(El autor es profesor titular de derecho civil de la UAM y coordinador del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y NN.TT.)

La publicación por la Comisión Europea de las Directrices sobre la aplicación de las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento (UE) 2024/1689, de Inteligencia Artificial (RIA), el pasado 20 de julio, marca un hito importante en la construcción del marco regulatorio europeo sobre la IA. Antes de comenzar su análisis, debemos tener en cuenta que este instrumento es distinto al Código de Buenas Prácticas sobre transparencia de los contenidos generados por IA (CBP), publicado el 10 de junio -recuérdese que el propio artículo 50.7 RIA prevé la elaboración de códigos de buenas prácticas para promover la aplicación efectiva de las obligaciones de detección y etiquetado de los contenidos generados o manipulados de forma artificial-. La relación entre ambos instrumentos de soft law es de complementariedad y jerarquía funcional. No regulan exactamente lo mismo ni tienen idéntico valor jurídico, sino que desempeñan funciones distintas dentro del sistema de cumplimiento del artículo 50 RIA. Las Directrices interpretan jurídicamente el artículo 50 RIA, han sido elaboradas por la Comisión Europea, cubren todos los apartados de ese precepto y sirven de referencia para autoridades y operadores. En cambio, el Código de Buenas Prácticas describe cómo cumplir técnicamente determinadas obligaciones del artículo 50 RIA, fue elaborado por expertos independientes coordinados por la Oficina de IA, se centra únicamente en los apartados 2, 4 y 5 del artículo 50 RIA, y puede utilizarse para demostrar el cumplimiento práctico de tales obligaciones -de hecho, las Directrices indican expresamente que el cumplimiento de las obligaciones del artículo 50 RIA en el sentido señalado en ellas puede demostrarse mediante la adhesión al código-. No obstante, la adhesión al CBP es voluntario, lo que puede generar niveles desiguales de diligencia real en materia de detección de contenido infractor.

Centrándonos ya en las Directrices, éstas tienen su razón de ser en la expansión masiva de sistemas capaces de conversar con seres humanos, generar textos, imágenes, audio y vídeo indistinguibles de los creados por personas, así como producir deepfakes cada vez más sofisticados. En este contexto, las Directrices persiguen ofrecer seguridad jurídica y criterios prácticos para proveedores, usuarios profesionales y autoridades de supervisión, aclarando cómo deben cumplirse los deberes de información, marcado, detección y etiquetado previstos en el artículo 50 RIA. Más allá de su dimensión técnica, el documento refleja la preocupación de las instituciones europeas por preservar la confianza en el ecosistema informativo, proteger los derechos fundamentales y afrontar los desafíos que la IA plantea para sectores tan sensibles como los medios de comunicación, la democracia y la propiedad intelectual (dir. 9). 

Las Directrices nacen para facilitar la aplicación uniforme del artículo 50 RIA, que establece las obligaciones de transparencia para determinados sistemas de IA. Aunque el RIA fija ya estas obligaciones, enunciándolas simplemente con carácter general, la Comisión considera necesario ofrecer orientaciones prácticas a las autoridades nacionales, los proveedores y los usuarios profesionales de sistemas de IA, con el fin de garantizar una interpretación coherente, efectiva y proporcionada en toda la UE. Las Directrices no crean nuevas obligaciones jurídicas, sino que desarrollan e interpretan las ya contenidas en el artículo 50 RIA. Se trata, por tanto, de un instrumento interpretativo que traduce los mandatos generales del RIA en criterios operativos, ejemplos concretos y pautas de cumplimiento para los distintos actores afectados. Con todo, establece la directriz 5 que la interpretación definitiva del RIA corresponde al Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE). Se trata, además, de unas directrices no vinculantes que pretenden reducir la incertidumbre jurídica en un ámbito tecnológico en rápida evolución.

La justificación de estas obligaciones de transparencia está relacionada con los riesgos que plantea la creciente capacidad de la IA para generar contenidos e interacciones difíciles de distinguir de los producidos por seres humanos. La Comisión identifica amenazas como la suplantación de identidad, el engaño, la desinformación, la manipulación masiva, el fraude y el deterioro de la confianza social y democrática, como ponen de manifiesto los considerandos 132 a 136 RIA. Por ello, considera esencial que las personas sepan cuándo están interactuando con una IA, cuándo un contenido ha sido generado o manipulado artificialmente y cuándo están siendo sometidas a sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica. La transparencia se configura, así, como una condición previa para que los ciudadanos puedan adoptar decisiones informadas y ejercer adecuadamente su autonomía. De ahí que las Directrices se integren en la lógica regulatoria del RIA, basada en un enfoque de gestión de riesgos. Dentro de ese modelo, el artículo 50 RIA regula una categoría específica de riesgo, como es el relativo a la transparencia, asociado a los sistemas de IA interactivos, los contenidos sintéticos, los sistemas de reconocimiento de emociones, la categorización biométrica y los deepfakes. Ahora bien, el cumplimiento de las exigencias de transparencia no excluye la aplicación de otras normas del RIA, incluidas las prohibiciones de su artículo 5, las obligaciones relativas a sistemas de alto riesgo o los deberes de alfabetización en IA. En otras palabras, la transparencia constituye una capa adicional de protección dentro del sistema general establecido por el RIA. 

Las medidas previstas no buscan frenar la innovación ni impedir el desarrollo de sistemas generativos o interactivos, sino promover una IA fiable y responsable. Mediante las obligaciones de información, etiquetado y detección de contenidos sintéticos, la Comisión pretende proteger derechos como la dignidad humana, la privacidad, la igualdad, la protección de los consumidores y la libertad de pensamiento, al tiempo que preserva la credibilidad de los medios de comunicación, la integridad del espacio informativo y la calidad de los procesos democráticos. 

Por lo que respecta a su ámbito de aplicación subjetivo, las Directrices distinguen claramente dos categorías de sujetos obligados (dirs. 10 a 17): los proveedores de sistemas de IA (providers) y los responsables del despliegue de determinados sistemas de IA o usuarios profesionales (deployers). Los proveedores son quienes desarrollan un sistema de IA, o hacen que se desarrolle, y lo comercializan o ponen en servicio bajo su propio nombre o marca (art. 3.3 RIA). Sobre ellos recaen principalmente las obligaciones de transparencia relativas a los sistemas interactivos y a la generación de contenido sintético previstas en los artículos 50.1 y 50.2 RIA. Por ejemplo, una empresa que comercializa un chatbot, un agente de IA o un generador de imágenes es responsable de diseñarlo de manera que informe a los usuarios de que interactúan con una IA y, cuando proceda, de incorporar mecanismos de marcado y detección de contenido generado artificialmente. Estas obligaciones se aplican incluso a proveedores establecidos fuera de la Unión Europea cuando los resultados de sus sistemas se utilizan en territorio europeo. 

Por su parte, los responsables del despliegue son las personas físicas o jurídicas que utilizan sistemas de IA bajo su autoridad para fines profesionales (art. 3.4 RIA). Las Directrices dirigen especialmente a ellos las obligaciones de informar sobre el uso de sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica y de etiquetar los deepfakes y determinados textos generados por IA destinados a informar al público sobre asuntos de interés general. Un medio de comunicación, una empresa publicitaria o una administración pública pueden ser deployers cuando deciden cómo y para qué se utiliza una determinada herramienta de IA. Además, un mismo operador puede desempeñar simultáneamente ambos papeles (ej.: una organización que desarrolla internamente una IA generativa y la utiliza para producir contenidos sintéticos será a la vez proveedor y deployer, debiendo cumplir las obligaciones correspondientes a ambas categorías). 

No obstante, las Directrices también delimitan con precisión quiénes quedan fuera de su ámbito de aplicación (dirs. 18 a 24). En primer lugar, están excluidas las personas físicas que utilizan sistemas de IA en un contexto puramente personal y no profesional, como quien crea imágenes o textos para uso privado o comparte contenidos sintéticos en su esfera personal (ej.: una persona que crea un deepfake de los miembros de su familia; el estudiante que utiliza un sistema de IA para generar textos para su trabajo de fin de estudios). También quedan excluidos los sistemas y resultados utilizados exclusivamente para investigación y desarrollo científico, así como determinadas actividades de prueba anteriores a la comercialización. Finalmente, aunque el RIA contiene una excepción general para algunos desarrollos de código abierto, esta no se aplica cuando el sistema queda sometido a las obligaciones de transparencia de su artículo 50. Asimismo, actores como proveedores de alojamiento, plataformas en línea o difusores de contenidos que simplemente transmiten material generado por terceros no son considerados deployers a efectos del RIA, aunque se les anima a preservar las etiquetas y mecanismos de transparencia incorporados por los sujetos directamente responsables. 

Entrando en el contenido, las Directrices van explicando el alcance de las obligaciones de transparencia recogidas en los apartados 1 a 4 del artículo 50 del RIA. El primero de ellos establece una obligación de transparencia dirigida a los proveedores de sistemas de IA que interactúan directamente con personas físicas. Según las Directrices, la finalidad de esta obligación es permitir que los individuos sepan que están interactuando con una máquina y no con un ser humano, de modo que puedan interpretar adecuadamente las respuestas obtenidas, calibrar su nivel de confianza en el sistema y evitar situaciones de dependencia o sobreconfianza. La Comisión subraya que esta obligación responde a la necesidad de preservar la autonomía de las personas en un entorno en el que los sistemas conversacionales son cada vez más sofisticados y difíciles de distinguir de los interlocutores humanos (dir. 28). 

Para que la obligación resulte aplicable deben cumplirse cuatro requisitos cumulativos (dir. 30): 1) el sistema debe ser una IA en el sentido del RIA (vid. art. 3.1); 2) debe estar destinado a interactuar; 3) dicha interacción debe ser directa con el sistema de IA; 4) debe producirse con personas físicas. Las Directrices interpretan la interacción como un intercambio bidireccional de información o acciones con carácter conversacional o reactivo, que puede producirse mediante texto, voz, imágenes o incluso acciones físicas. Ejemplos típicos son los chatbots, asistentes virtuales, agentes de IA, robots sociales, avatares digitales o sistemas de atención al cliente automatizados. Por el contrario, quedan fuera de este ámbito herramientas que simplemente procesan datos o generan resultados sin mantener una interacción directa con el usuario, como filtros antispam, sistemas de recomendación o herramientas de traducción automática utilizadas de forma pasiva. 

Las Directrices insisten en que la información sobre la naturaleza artificial de la interacción debe integrarse en el diseño mismo del sistema y proporcionarse, como máximo, en el momento de la primera interacción con el usuario (dir. 33). El Reglamento no impone una fórmula única de notificación, por lo que los proveedores pueden utilizar avisos escritos, mensajes de voz, etiquetas visuales, iconos o combinaciones de varios mecanismos. Lo importante es que la información sea clara, visible y comprensible (dir. 34). Por ejemplo, un chatbot podría iniciar la conversación indicando expresamente que se trata de un sistema de IA; un asistente de voz podría comunicarlo verbalmente al comienzo de la conversación; y un agente de IA que envía correos electrónicos podría incorporar una indicación visible de su naturaleza artificial. Las Directrices recomiendan especialmente soluciones multimodales y adaptadas a niños, personas mayores o personas con discapacidad (dirs. 36 y 37). 

Al mismo tiempo, la Comisión advierte de que ciertas prácticas no son suficientes para cumplir la obligación de transparencia (dir. 38). No basta con incluir la información en los términos y condiciones, ocultarla en documentación técnica o confiar únicamente en marcas legibles por máquinas. Tampoco son adecuadas expresiones ambiguas que puedan inducir a pensar que el usuario está interactuando con una persona real. El objetivo es evitar que el origen artificial de la interacción pase desapercibido. Además, cuando la interacción sea prolongada o se desarrolle en contextos especialmente sensibles -como la asistencia sanitaria, el asesoramiento financiero o el apoyo emocional, entre otros-, las Directrices recomiendan recordatorios periódicos para garantizar que el usuario siga siendo consciente de que está interactuando con una IA. 

Finalmente, el artículo 50.1 RIA contempla dos excepciones, una más específica que la otra. La primera opera cuando resulta evidente para una persona razonablemente informada, observadora y prudente que está interactuando con una IA (dirs. 42 a 45). Sin embargo, las Directrices exigen interpretar esta excepción de forma restrictiva, especialmente cuando existe la posibilidad de que niños, personas mayores o usuarios vulnerables participen en la interacción. La segunda excepción se refiere a determinados sistemas autorizados por ley para la detección, prevención, investigación o persecución de delitos (dirs. 46 a 49).

El artículo 50.2 RIA introduce una de las obligaciones de transparencia más relevantes para la IA generativa: la exigencia de que determinados contenidos creados o manipulados mediante IA sean identificados como tales. Las Directrices explican que esta obligación se dirige a los proveedores de sistemas de IA capaces de generar o manipular contenido sintético y persigue que las personas puedan distinguir el contenido artificial del contenido auténtico o creado por seres humanos. El objetivo último es reducir los riesgos de engaño, manipulación, fraude y desinformación (dir. 54). 

La obligación se aplica a sistemas que generen o manipulen contenido sintético en forma de texto, imágenes, audio o vídeo, incluidos los contenidos multimodales, los sistemas de uso general, los agentes de IA y las tecnologías de realidad virtual o aumentada (dirs. 57 a 59). Las Directrices aclaran que no todo contenido producido con ayuda de IA queda comprendido en el artículo 50.2 RIA. Quedan excluidos, por ejemplo, los sistemas que simplemente recomiendan contenido existente, los procesos meramente analíticos, las comunicaciones máquina a máquina no destinadas a personas, determinados elementos de programación informática y otros resultados que no estén orientados a ser percibidos o interpretados por seres humanos (dirs. 64 a 68). 

La regulación establece dos obligaciones inseparables. La primera es el marcado del contenido mediante mecanismos legibles por máquina (dirs. 71 a 74). La segunda es la detectabilidad, es decir, que existan medios para verificar que ese contenido ha sido generado o manipulado por IA (dirs. 75 a 78). Las Directrices subrayan que no basta con incorporar una marca invisible o metadatos; también deben aplicarse herramientas que permitan detectar e interpretar dicha marca. Entre las técnicas mencionadas figuran las marcas de agua digitales (watermarks), los metadatos, los métodos criptográficos de procedencia y autenticidad, las huellas digitales (fingerprints) u otras soluciones equivalentes. El desarrollo técnico de estas medidas está contemplado en el CBP. Además, los resultados de la detección deben poder presentarse de manera comprensible para los usuarios cuando estos quieran verificar el origen del contenido. 

Para valorar el cumplimiento, las Directrices desarrollan cuatro criterios que deben reunir las soluciones técnicas utilizadas (dir. 79): a) eficacia, que exige que las marcas permitan distinguir realmente el contenido sintético; b) fiabilidad, que implica que el sistema identifique correctamente ese contenido en condiciones normales; c) robustez, que requiere resistencia frente a alteraciones o intentos de eliminación de las marcas; d) interoperabilidad, que busca que diferentes soluciones puedan funcionar conjuntamente en distintos sistemas y plataformas. La Comisión insiste en que los proveedores deben adaptarse continuamente al estado de la técnica y aplicar las mejores soluciones técnicamente viables y proporcionadas disponibles en cada momento. 

Las Directrices reconocen aquí también varias excepciones (dirs. 89 a 93). No se exige el marcado cuando la IA realiza únicamente funciones de edición estándar, como corrección ortográfica, ajustes menores de color, reducción de ruido o mejoras técnicas que no alteran sustancialmente el significado del contenido. Tampoco se aplica cuando la modificación es mínima y no cambia la semántica del material original, ni en determinados usos industriales, aplicaciones estrictamente empresariales o contenidos efímeros en tiempo real para los que el marcado no sea técnicamente viable. En cambio, sí deben marcarse contenidos que alteren de manera significativa el sentido o la percepción de la realidad, como resúmenes generados por IA, reescrituras sustanciales de textos, clonación de voces, sustitución de rostros, inserción o eliminación de personas y objetos en imágenes o vídeos, o cualquier otra manipulación capaz de modificar el significado, la apariencia o la credibilidad del contenido. 

El artículo 50.3 RIA impone una obligación de transparencia específica para los deployers que utilizan sistemas de reconocimiento de emociones y sistemas de categorización biométrica. Según las Directrices, la finalidad de esta obligación es garantizar que las personas sepan que están siendo sometidas a tecnologías capaces de inferir emociones, intenciones o características biométricas a partir de sus datos físicos, ya que se trata de sistemas particularmente sensibles desde la perspectiva de la privacidad y los derechos fundamentales (dir. 100). La obligación se aplica tanto cuando el análisis se realiza en tiempo real como cuando se lleva a cabo con posterioridad sobre datos previamente recogidos. Las Directrices recuerdan, además, que los sistemas de reconocimiento de emociones suelen estar clasificados como sistemas de alto riesgo (vid. art. 6 RIA), por lo que esta exigencia de transparencia se suma a otras obligaciones previstas en el Reglamento. 

En cuanto a su contenido, los deployers deben informar de forma clara y distinguible a todas las personas expuestas al sistema -incluidos menores de edad- de que dicho sistema está operando (dirs. 105 a 108). El RIA no exige explicar los motivos del tratamiento ni proporcionar toda la información requerida por la normativa de protección de datos, aunque ambas obligaciones pueden combinarse en una misma comunicación. Las Directrices admiten múltiples formas de información, como avisos escritos, mensajes orales, iconos normalizados o combinaciones de varios medios, dependiendo del contexto de uso (dir. 107). Así, puede cumplirse mediante un mensaje emergente en una plataforma de videojuegos que advierta de la captura de emociones de los jugadores o mediante carteles visibles en los accesos a un espacio donde se utiliza categorización biométrica. La información debe facilitarse, como máximo, en el momento de la primera exposición de la persona al sistema (dir. 108) y únicamente existe una excepción para determinados usos permitidos por la ley con fines de prevención, detección o investigación de delitos, siempre sujetos a las garantías correspondientes (dir. 109).

El artículo 50.4 RIA contiene dos obligaciones de transparencia dirigidas a los deployers de sistemas de IA generativa. Por un lado, exige etiquetar determinados deepfakes generados o manipulados mediante IA. Y, por otro lado, impone obligaciones de divulgación respecto de ciertos textos generados o manipulados por IA que se publiquen con la finalidad de informar al público sobre asuntos de interés general. Las Directrices explican que estas obligaciones son complementarias a las previstas en el artículo 50.2 RIA para los proveedores de sistemas generativos: mientras el artículo 50.2 RIA se centra en el marcado técnico y la detectabilidad de los contenidos, el artículo 50.4 RIA busca que las personas perciban de forma inmediata y comprensible que están ante un contenido artificial. 

En relación con los deepfakes, las Directrices desarrollan ampliamente su definición. Un deepfake es un contenido de imagen, audio o vídeo generado o manipulado mediante IA que se parece de forma apreciable a personas, objetos, lugares, entidades o acontecimientos existentes y que puede inducir a creer falsamente que es auténtico o veraz (art. 3.60 RIA y dirs. 113 a 116). La Comisión aclara que no es necesario que la reproducción sea idéntica, sino que exista un grado significativo de semejanza capaz de generar una percepción errónea de autenticidad. Así, serían deepfakes un vídeo de un político pronunciando un discurso que nunca tuvo lugar, la clonación de la voz de un periodista o la simulación de un famoso participando en una campaña publicitaria. En cambio, normalmente quedarían fuera de esta categoría los contenidos claramente fantásticos, caricaturescos o imposibles desde el punto de vista de la realidad, cuando no exista riesgo de engaño sobre su autenticidad. 

Cuando un contenido constituye un deepfake, el deployer debe revelar de forma clara y distinguible que ha sido generado o manipulado artificialmente (dir. 117). Las Directrices insisten en que esta obligación debe cumplirse mediante mecanismos perceptibles para el público -como textos, avisos visuales o advertencias audibles- y que no basta con confiar en las marcas invisibles o metadatos incorporados por el proveedor conforme al artículo 50.2 RIA (el CBP propone un sistema armonizado de marcado basado en el icono europeo “AI”, con reglas sobre su diseño, ubicación, accesibilidad y uso según el tipo de obra). No obstante, existe un régimen más flexible para los deepfakes que formen parte de obras evidentemente artísticas, creativas, satíricas, ficticias o análogas (dirs. 119 a 124). En esos casos sigue existiendo una obligación de transparencia, pero el etiquetado puede realizarse de manera compatible con la experiencia artística y sin perjudicar el disfrute normal de la obra por parte del público. Además, se prevé la excepción ya apuntada anteriormente para las fuerzas del orden (dir. 125).

La segunda gran categoría regulada por el artículo 50.4 RIA se refiere a los textos generados o manipulados mediante IA que se publiquen para informar al público sobre asuntos de interés público (dirs. 130 a 140). Las Directrices interpretan este concepto de forma amplia, abarcando publicaciones accesibles a un número indeterminado de personas que comuniquen información, opiniones o hechos relacionados con materias como la política, la Administración Pública, la justicia, la salud pública, la seguridad, el medio ambiente o cualquier cuestión relevante para el debate social (dir. 131). En principio, estos textos deben identificar claramente su origen artificial. Sin embargo, el RIA establece una excepción importante cuando el contenido ha sido objeto de una auténtica revisión humana o control editorial y exista una persona física o jurídica que asuma la responsabilidad editorial de la publicación (dirs. 133 a 138). 

Las Directrices precisan que dicha excepción exige una supervisión humana sustantiva y no meramente formal. La simple corrección gramatical o una revisión superficial no son suficientes. Debe existir una evaluación real del contenido, incluida la verificación de hechos cuando proceda, así como una entidad responsable que pueda responder por la publicación. De ahí que muchos medios de comunicación, revistas académicas, organismos públicos o empresas que sometan los textos generados por IA a procesos editoriales rigurosos podrán beneficiarse de esta excepción. En cambio, páginas web que publiquen automáticamente artículos generados por IA sobre cuestiones de interés público sin intervención humana significativa deberán etiquetar dichos contenidos como generados o manipulados mediante IA.  

El artículo 50.5 RIA establece una serie de requisitos comunes aplicables a todas las obligaciones de transparencia previstas en los apartados 1 a 4 de dicho precepto. Según las Directrices, el suministro de la información que deba comunicarse a las personas afectadas -ya sea que están interactuando con una IA, que están expuestas a contenido generado artificialmente, a un deepfake o a un sistema de reconocimiento de emociones o categorización biométrica- debe cumplir tres características (dir. 142): 1) clara -lo será cuando resulte fácilmente perceptible y comprensible para el destinatario-; 2) distinguible -se cumplirá esta nota cuando pueda identificarse sin dificultad como información específica y separada de otros mensajes o elementos del entorno-; 3) accesible -las Directrices exigen que las medidas de transparencia tengan en cuenta las necesidades de colectivos vulnerables, incluidos menores y personas con discapacidad, y recuerdan que la información no puede quedar oculta en menús de difícil acceso-. Desde el punto de vista temporal, esa información debe proporcionarse, como muy tarde, en el momento de la primera interacción o exposición (dir. 143).

Por otro lado, las Directrices dedican un apartado específico al cumplimiento y la supervisión de las obligaciones de transparencia del artículo 50 RIA. En primer lugar, destacan la importancia de los códigos de conducta o códigos de buenas prácticas previstos en el artículo 50.7 RIA (dirs. 145 a 150) -apartado, por cierto, aclarado por el Reglamento (UE) 2026/1744, de 8 de julio de 2026, de modificación del RIA (Ómnibus digital sobre IA)-. Los proveedores y deployers que se adhieran a un código de conducta que haya sido considerado adecuado por la Comisión podrán utilizar esa adhesión como una vía especialmente sencilla y segura para demostrar el cumplimiento de las obligaciones relativas al marcado de contenidos generados por IA, la detección de dichos contenidos y el etiquetado de deepfakes y de determinados textos. Aunque la adhesión a estos códigos no sustituye a las obligaciones legales del RIA, sí facilita las tareas de supervisión y puede generar una mayor confianza por parte de las autoridades y del público. Por el contrario, quienes opten por no adherirse deberán acreditar mediante otros medios que las medidas adoptadas cumplen efectivamente los requisitos establecidos en el RIA. 

En cuanto a la aplicación práctica de las normas, las Directrices atribuyen las funciones de supervisión a las autoridades nacionales de vigilancia del mercado, a la Oficina de IA y, en determinados casos, al Supervisor Europeo de Protección de Datos (dir. 151). Estas autoridades pueden actuar tanto de oficio como a partir de reclamaciones presentadas por personas físicas o jurídicas. Además, el incumplimiento de las obligaciones de transparencia puede dar lugar a sanciones muy significativas: hasta 15 millones de euros o el 3 % del volumen de negocio anual mundial de la empresa infractora, eligiéndose la cifra más elevada, con regímenes específicos para pymes y organismos públicos (dir. 152). Finalmente, las Directrices recuerdan que las obligaciones del artículo 50 RIA son aplicables, con carácter general, desde el 2 de agosto de 2026, aunque se prevé un régimen transitorio limitado para determinadas obligaciones de marcado y detección aplicables a algunos sistemas generativos ya existentes antes de esa fecha (dirs. 153 y 154). 

Las Directrices se conciben como un instrumento dinámico y sujeto a revisión periódica. La Comisión Europea señala que el documento constituye una primera interpretación práctica de las obligaciones de transparencia previstas en el artículo 50 RIA, basada en el estado actual de la tecnología y en la experiencia disponible en el momento de su adopción. Dado el rápido desarrollo de la IA y la evolución de los riesgos asociados a los sistemas interactivos y generativos, la Comisión se compromete a revisar y actualizar las Directrices cuando resulte necesario, teniendo en cuenta la experiencia acumulada en su aplicación práctica, las actuaciones de las autoridades de vigilancia del mercado, los avances tecnológicos, los cambios sociales y regulatorios, así como la futura jurisprudencia del TJUE (dir. 155). Además, invita a proveedores, deployers, autoridades nacionales, comunidad investigadora y organizaciones de la sociedad civil a participar en este proceso mediante futuras consultas públicas, pudiendo llegar incluso a modificar o retirar las Directrices si las circunstancias lo aconsejaran. 

Llegados a este punto, conviene plantearse cuál es la relación de estas obligaciones de transparencia, recogidas en el artículo 50 RIA y desarrolladas en las Directrices, con la propiedad intelectual. Aunque las Directrices sobre el artículo 50 RIA no constituyen una norma de propiedad intelectual stricto sensu, sí tienen una incidencia significativa sobre la protección de estos derechos. La Comisión señala expresamente en la directriz 9 que uno de los objetivos de las obligaciones de transparencia es contribuir a la protección de diversos derechos fundamentales e intereses jurídicos, entre ellos la propiedad intelectual -vid. los artículos 17.2 de la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea (CDFUE) y 1 del Convenio para la protección de los derechos humanos y de las libertades fundamentales-. Esta protección tiene una doble manifestación. Por un lado, a la hora de regular la obligación de transparencia impuesta por el Reglamento, deben respetarse los derechos de propiedad intelectual que los proveedores tengan sobre sus modelos de IA. Así se señala expresamente en los considerandos 88 y 167, y en los artículos 25.5, 52.6 y 78.1.a) RIA.

Y, por otro lado, la posibilidad de identificar cuándo una imagen, un vídeo, un audio o un texto han sido generados o manipulados mediante IA facilita la detección de usos potencialmente problemáticos de obras y prestaciones protegidas. De esta manera, el público sería capaz de distinguir un contenido sintético de un contenido creado por un autor humano, impidiendo que compitan en el mercado en condiciones de igualdad, lo que supone un incentivo para los titulares de derechos. Asimismo, las Directrices permiten igualmente garantizar que se cumplen los requisitos de la excepción de minería, en el sentido de que facilitan la detección de reproducciones no consentidas de obras y prestaciones en los resultados generados por la IA -la excepción únicamente permite su reproducción a los efectos del entrenamiento de modelos de IA -.

Sin embargo, el enfoque de transparencia de las Directrices resulta útil para informar al público, pero no establece mecanismos específicos de protección para los titulares de derechos de autor y derechos conexos, ni remedios concretos para paliar los perjuicios económicos que pueden sufrir los titulares de derechos derivados de situaciones en las que los contenidos sintéticos no están marcados como tales, bien porque se incumplen estas obligaciones, bien porque resulta aplicable alguna de las excepciones. Esto puede conllevar dos efectos negativos: la posible confusión que puede generar en el público un contenido sintético que no está marcado como tal, creyendo que ha sido creado por un ser humano, con el consiguiente efecto sustitutorio; 2) la aparición de contenidos protegidos en los resultados generados por herramientas de IA. La futura revisión de las Directrices debería apostar por el reconocimiento de un derecho de remuneración equitativa, en consonancia con los objetivos de la Directiva 2019/790, de derecho de autor y derechos conexos en el mercado único digital. Las obligaciones de transparencia deben contribuir a garantizar que los contenidos en los que haya intervenido la IA promuevan una participación justa en el ecosistema creativo, en la línea de los objetivos del Pacto Verde Europeo y la Agenda 2030.

La incidencia de la propiedad intelectual en las Directrices es especialmente visible en materia de deepfakes. Las Directrices consideran que pueden existir deepfakes consistentes en réplicas digitales de actores y cantantes que reproduzcan su imagen, voz, gestos o actuaciones, produciéndose así una suplantación o una manipulación de su identidad artística. En consecuencia, aun cuando un deepfake cumpla las exigencias de etiquetado previstas en el artículo 50.4 RIA, ello no significa que su utilización sea automáticamente lícita. La Comisión recuerda expresamente que los deployers deberán respetar los regímenes jurídicos aplicables a los derechos de la personalidad (dir. 129), así como las normas de propiedad intelectual que protegen las interpretaciones y ejecuciones artísticas (dir. 128). 

No obstante, las Directrices no imponen requisitos específicos de consentimiento previo, autorización o compensación económica para los titulares afectados. Desde la perspectiva de la protección de los artistas, habría sido deseable incorporar recomendaciones más detalladas sobre la utilización de réplicas digitales de interpretaciones, especialmente en sectores como la música, el cine, el doblaje o la radiodifusión, donde las tecnologías de clonación de voz y recreación digital presentan riesgos particularmente elevados. Además, la definición de deepfake deja fuera la imitación del estilo artístico de un autor, cantante o actor, lo que puede llegar a ser un problema para estos titulares de derechos.

Las Directrices también contemplan el caso de las obras generadas o manipuladas mediante IA. Cabe hacer dos apuntes al respecto. En primer lugar, que, aunque para determinadas obras se prevé un régimen de transparencia más flexible, la Comisión señala que esta excepción no puede utilizarse para eludir los derechos de terceros. Con todo, adviértase que el ámbito de aplicación de esta excepción es tan amplio -cubre las obras artísticas, creativas o satíricas (dir. 120)-, que podría ser aprovechado para legitimar socialmente usos cuestionables de contenidos protegidos por la propiedad intelectual. Y, en segundo lugar, que incluso cuando un deepfake forme parte de una obra, el deployer sigue obligado a respetar los derechos de propiedad intelectual y a establecer salvaguardias adecuadas para proteger los derechos de los titulares afectados (dir. 124). 

Desde la perspectiva de los productores audiovisuales y fonográficos, las obligaciones de marcado y detección previstas en el artículo 50.2 RIA pueden contribuir a preservar la integridad y trazabilidad de los contenidos legítimos. Como vengo sosteniendo, los mecanismos de marcas de agua, metadatos, sistemas de procedencia y otras soluciones técnicas permiten diferenciar contenidos auténticos de contenidos sintéticos generados por IA, reduciendo los riesgos de confusión en el mercado y facilitando la identificación de manipulaciones de fonogramas y producciones audiovisuales. Esta trazabilidad puede resultar particularmente relevante en entornos digitales donde la circulación masiva de contenidos artificiales dificulta distinguir entre creaciones humanas y sintéticas. 

Con todo, estas obligaciones de marcado y detección previstas en el artículo 50 RIA pueden resultar insuficientes para proteger eficazmente los intereses de los titulares de derechos si no van acompañadas de estándares técnicos verdaderamente universales. Las Directrices apuestan por sistemas interoperables de marcas de agua, metadatos y mecanismos de detección, pero reconocen que muchas de estas tecnologías todavía están evolucionando y que no existe una solución única y plenamente armonizada. Esto puede generar situaciones en las que los contenidos sintéticos circulen sin mecanismos de identificación efectivos o en las que los titulares de derechos tengan dificultades para demostrar que una obra o prestación ha sido artificialmente manipulada o reproducida mediante IA. Incluso algunas de tales medidas, como los metadatos, pueden perderse al subir los archivos a redes sociales, al convertir el archivo en otro formato, al realizar capturas de pantalla o mediante sencillos procesos de edición. Una futura revisión podría reforzar los requisitos de interoperabilidad y establecer obligaciones más ambiciosas en materia de procedencia y autenticación del contenido.

Finalmente, las Directrices subrayan de forma expresa que el cumplimiento de las obligaciones de transparencia del artículo 50 RIA no afecta ni sustituye la aplicación de los derechos de propiedad intelectual. El hecho de etiquetar un deepfake o de marcar técnicamente un contenido generado por IA no elimina una posible infracción del derecho de autor o de los derechos conexos. De igual modo, la aplicación de una etiqueta de IA no influye en la eventual protección autoral de una obra, que deberá evaluarse conforme a la normativa sobre propiedad intelectual. Sin embargo, el marcado de los contenidos sintéticos puede llegar a generar la presunción de que han sido producidos con IA y, en consecuencia, carecer de protección por parte de la propiedad intelectual. Siendo así, el creador de ese contenido tendría que probar que la IA se utilizó como herramienta y no se generó íntegramente con esta tecnología -a los efectos de atribuir autoría y protección, no se puede tratar de la misma manera un contenido generado íntegramente con IA y un contenido manipulado con IA-.

A pesar de lo anterior, las Directrices no abordan el problema de la atribución y la visibilidad de los creadores humanos en entornos dominados por contenidos generados por IA. El objetivo principal es informar al público de que un contenido tiene origen artificial, pero no se prevén mecanismos para destacar cuándo una obra incorpora aportaciones creativas humanas tan relevantes como para ser merecedora de protección o cuándo determinados contenidos han sido generados a partir de obras preexistentes protegidas. Desde la perspectiva de las industrias culturales y creativas, podría resultar conveniente avanzar hacia modelos de transparencia más ricos que permitan identificar la participación humana en el proceso creativo y facilitar el reconocimiento de los titulares cuyos contenidos hayan contribuido al resultado final. 

En conclusión, estas Directrices representan un paso importante para hacer operativas las obligaciones de transparencia del artículo 50 RIA y para reforzar la confianza en un entorno digital crecientemente dominado por sistemas generativos e interactivos de IA. Su principal aportación consiste en ofrecer criterios concretos para identificar cuándo debe informarse a los usuarios de que interactúan con una IA, cuándo un contenido debe ser marcado o etiquetado como artificial y cómo deben gestionarse fenómenos tan sensibles como los deepfakes o los sistemas de reconocimiento de emociones. Sin embargo, desde la perspectiva de la propiedad intelectual, las Directrices revelan también los límites de un enfoque centrado fundamentalmente en la transparencia. Aunque contribuyen a mejorar la trazabilidad y la identificación de contenidos sintéticos, siguen abiertas cuestiones esenciales. El desafío para los próximos años será, por tanto, complementar este marco de transparencia con mecanismos más ambiciosos de protección, de control y de atribución que permitan compatibilizar la innovación tecnológica con la salvaguarda efectiva del derecho de autor y de los derechos conexos.

(El autor es profesor titular de derecho civil de la UAM y coordinador del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y NN.TT.)

La publicación por la Comisión Europea de las Directrices sobre la aplicación de las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento (UE) 2024/1689, de Inteligencia Artificial (RIA), el pasado 20 de julio, marca un hito importante en la construcción del marco regulatorio europeo sobre la IA. Antes de comenzar su análisis, debemos tener en cuenta que este instrumento es distinto al Código de Buenas Prácticas sobre transparencia de los contenidos generados por IA (CBP), publicado el 10 de junio -recuérdese que el propio artículo 50.7 RIA prevé la elaboración de códigos de buenas prácticas para promover la aplicación efectiva de las obligaciones de detección y etiquetado de los contenidos generados o manipulados de forma artificial-. La relación entre ambos instrumentos de soft law es de complementariedad y jerarquía funcional. No regulan exactamente lo mismo ni tienen idéntico valor jurídico, sino que desempeñan funciones distintas dentro del sistema de cumplimiento del artículo 50 RIA. Las Directrices interpretan jurídicamente el artículo 50 RIA, han sido elaboradas por la Comisión Europea, cubren todos los apartados de ese precepto y sirven de referencia para autoridades y operadores. En cambio, el Código de Buenas Prácticas describe cómo cumplir técnicamente determinadas obligaciones del artículo 50 RIA, fue elaborado por expertos independientes coordinados por la Oficina de IA, se centra únicamente en los apartados 2, 4 y 5 del artículo 50 RIA, y puede utilizarse para demostrar el cumplimiento práctico de tales obligaciones -de hecho, las Directrices indican expresamente que el cumplimiento de las obligaciones del artículo 50 RIA en el sentido señalado en ellas puede demostrarse mediante la adhesión al código-. No obstante, la adhesión al CBP es voluntario, lo que puede generar niveles desiguales de diligencia real en materia de detección de contenido infractor.

Centrándonos ya en las Directrices, éstas tienen su razón de ser en la expansión masiva de sistemas capaces de conversar con seres humanos, generar textos, imágenes, audio y vídeo indistinguibles de los creados por personas, así como producir deepfakes cada vez más sofisticados. En este contexto, las Directrices persiguen ofrecer seguridad jurídica y criterios prácticos para proveedores, usuarios profesionales y autoridades de supervisión, aclarando cómo deben cumplirse los deberes de información, marcado, detección y etiquetado previstos en el artículo 50 RIA. Más allá de su dimensión técnica, el documento refleja la preocupación de las instituciones europeas por preservar la confianza en el ecosistema informativo, proteger los derechos fundamentales y afrontar los desafíos que la IA plantea para sectores tan sensibles como los medios de comunicación, la democracia y la propiedad intelectual (dir. 9). 

Las Directrices nacen para facilitar la aplicación uniforme del artículo 50 RIA, que establece las obligaciones de transparencia para determinados sistemas de IA. Aunque el RIA fija ya estas obligaciones, enunciándolas simplemente con carácter general, la Comisión considera necesario ofrecer orientaciones prácticas a las autoridades nacionales, los proveedores y los usuarios profesionales de sistemas de IA, con el fin de garantizar una interpretación coherente, efectiva y proporcionada en toda la UE. Las Directrices no crean nuevas obligaciones jurídicas, sino que desarrollan e interpretan las ya contenidas en el artículo 50 RIA. Se trata, por tanto, de un instrumento interpretativo que traduce los mandatos generales del RIA en criterios operativos, ejemplos concretos y pautas de cumplimiento para los distintos actores afectados. Con todo, establece la directriz 5 que la interpretación definitiva del RIA corresponde al Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE). Se trata, además, de unas directrices no vinculantes que pretenden reducir la incertidumbre jurídica en un ámbito tecnológico en rápida evolución.

La justificación de estas obligaciones de transparencia está relacionada con los riesgos que plantea la creciente capacidad de la IA para generar contenidos e interacciones difíciles de distinguir de los producidos por seres humanos. La Comisión identifica amenazas como la suplantación de identidad, el engaño, la desinformación, la manipulación masiva, el fraude y el deterioro de la confianza social y democrática, como ponen de manifiesto los considerandos 132 a 136 RIA. Por ello, considera esencial que las personas sepan cuándo están interactuando con una IA, cuándo un contenido ha sido generado o manipulado artificialmente y cuándo están siendo sometidas a sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica. La transparencia se configura, así, como una condición previa para que los ciudadanos puedan adoptar decisiones informadas y ejercer adecuadamente su autonomía. De ahí que las Directrices se integren en la lógica regulatoria del RIA, basada en un enfoque de gestión de riesgos. Dentro de ese modelo, el artículo 50 RIA regula una categoría específica de riesgo, como es el relativo a la transparencia, asociado a los sistemas de IA interactivos, los contenidos sintéticos, los sistemas de reconocimiento de emociones, la categorización biométrica y los deepfakes. Ahora bien, el cumplimiento de las exigencias de transparencia no excluye la aplicación de otras normas del RIA, incluidas las prohibiciones de su artículo 5, las obligaciones relativas a sistemas de alto riesgo o los deberes de alfabetización en IA. En otras palabras, la transparencia constituye una capa adicional de protección dentro del sistema general establecido por el RIA. 

Las medidas previstas no buscan frenar la innovación ni impedir el desarrollo de sistemas generativos o interactivos, sino promover una IA fiable y responsable. Mediante las obligaciones de información, etiquetado y detección de contenidos sintéticos, la Comisión pretende proteger derechos como la dignidad humana, la privacidad, la igualdad, la protección de los consumidores y la libertad de pensamiento, al tiempo que preserva la credibilidad de los medios de comunicación, la integridad del espacio informativo y la calidad de los procesos democráticos. 

Por lo que respecta a su ámbito de aplicación subjetivo, las Directrices distinguen claramente dos categorías de sujetos obligados (dirs. 10 a 17): los proveedores de sistemas de IA (providers) y los responsables del despliegue de determinados sistemas de IA o usuarios profesionales (deployers). Los proveedores son quienes desarrollan un sistema de IA, o hacen que se desarrolle, y lo comercializan o ponen en servicio bajo su propio nombre o marca (art. 3.3 RIA). Sobre ellos recaen principalmente las obligaciones de transparencia relativas a los sistemas interactivos y a la generación de contenido sintético previstas en los artículos 50.1 y 50.2 RIA. Por ejemplo, una empresa que comercializa un chatbot, un agente de IA o un generador de imágenes es responsable de diseñarlo de manera que informe a los usuarios de que interactúan con una IA y, cuando proceda, de incorporar mecanismos de marcado y detección de contenido generado artificialmente. Estas obligaciones se aplican incluso a proveedores establecidos fuera de la Unión Europea cuando los resultados de sus sistemas se utilizan en territorio europeo. 

Por su parte, los responsables del despliegue son las personas físicas o jurídicas que utilizan sistemas de IA bajo su autoridad para fines profesionales (art. 3.4 RIA). Las Directrices dirigen especialmente a ellos las obligaciones de informar sobre el uso de sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica y de etiquetar los deepfakes y determinados textos generados por IA destinados a informar al público sobre asuntos de interés general. Un medio de comunicación, una empresa publicitaria o una administración pública pueden ser deployers cuando deciden cómo y para qué se utiliza una determinada herramienta de IA. Además, un mismo operador puede desempeñar simultáneamente ambos papeles (ej.: una organización que desarrolla internamente una IA generativa y la utiliza para producir contenidos sintéticos será a la vez proveedor y deployer, debiendo cumplir las obligaciones correspondientes a ambas categorías). 

No obstante, las Directrices también delimitan con precisión quiénes quedan fuera de su ámbito de aplicación (dirs. 18 a 24). En primer lugar, están excluidas las personas físicas que utilizan sistemas de IA en un contexto puramente personal y no profesional, como quien crea imágenes o textos para uso privado o comparte contenidos sintéticos en su esfera personal (ej.: una persona que crea un deepfake de los miembros de su familia; el estudiante que utiliza un sistema de IA para generar textos para su trabajo de fin de estudios). También quedan excluidos los sistemas y resultados utilizados exclusivamente para investigación y desarrollo científico, así como determinadas actividades de prueba anteriores a la comercialización. Finalmente, aunque el RIA contiene una excepción general para algunos desarrollos de código abierto, esta no se aplica cuando el sistema queda sometido a las obligaciones de transparencia de su artículo 50. Asimismo, actores como proveedores de alojamiento, plataformas en línea o difusores de contenidos que simplemente transmiten material generado por terceros no son considerados deployers a efectos del RIA, aunque se les anima a preservar las etiquetas y mecanismos de transparencia incorporados por los sujetos directamente responsables. 

Entrando en el contenido, las Directrices van explicando el alcance de las obligaciones de transparencia recogidas en los apartados 1 a 4 del artículo 50 del RIA. El primero de ellos establece una obligación de transparencia dirigida a los proveedores de sistemas de IA que interactúan directamente con personas físicas. Según las Directrices, la finalidad de esta obligación es permitir que los individuos sepan que están interactuando con una máquina y no con un ser humano, de modo que puedan interpretar adecuadamente las respuestas obtenidas, calibrar su nivel de confianza en el sistema y evitar situaciones de dependencia o sobreconfianza. La Comisión subraya que esta obligación responde a la necesidad de preservar la autonomía de las personas en un entorno en el que los sistemas conversacionales son cada vez más sofisticados y difíciles de distinguir de los interlocutores humanos (dir. 28). 

Para que la obligación resulte aplicable deben cumplirse cuatro requisitos cumulativos (dir. 30): 1) el sistema debe ser una IA en el sentido del RIA (vid. art. 3.1); 2) debe estar destinado a interactuar; 3) dicha interacción debe ser directa con el sistema de IA; 4) debe producirse con personas físicas. Las Directrices interpretan la interacción como un intercambio bidireccional de información o acciones con carácter conversacional o reactivo, que puede producirse mediante texto, voz, imágenes o incluso acciones físicas. Ejemplos típicos son los chatbots, asistentes virtuales, agentes de IA, robots sociales, avatares digitales o sistemas de atención al cliente automatizados. Por el contrario, quedan fuera de este ámbito herramientas que simplemente procesan datos o generan resultados sin mantener una interacción directa con el usuario, como filtros antispam, sistemas de recomendación o herramientas de traducción automática utilizadas de forma pasiva. 

Las Directrices insisten en que la información sobre la naturaleza artificial de la interacción debe integrarse en el diseño mismo del sistema y proporcionarse, como máximo, en el momento de la primera interacción con el usuario (dir. 33). El Reglamento no impone una fórmula única de notificación, por lo que los proveedores pueden utilizar avisos escritos, mensajes de voz, etiquetas visuales, iconos o combinaciones de varios mecanismos. Lo importante es que la información sea clara, visible y comprensible (dir. 34). Por ejemplo, un chatbot podría iniciar la conversación indicando expresamente que se trata de un sistema de IA; un asistente de voz podría comunicarlo verbalmente al comienzo de la conversación; y un agente de IA que envía correos electrónicos podría incorporar una indicación visible de su naturaleza artificial. Las Directrices recomiendan especialmente soluciones multimodales y adaptadas a niños, personas mayores o personas con discapacidad (dirs. 36 y 37). 

Al mismo tiempo, la Comisión advierte de que ciertas prácticas no son suficientes para cumplir la obligación de transparencia (dir. 38). No basta con incluir la información en los términos y condiciones, ocultarla en documentación técnica o confiar únicamente en marcas legibles por máquinas. Tampoco son adecuadas expresiones ambiguas que puedan inducir a pensar que el usuario está interactuando con una persona real. El objetivo es evitar que el origen artificial de la interacción pase desapercibido. Además, cuando la interacción sea prolongada o se desarrolle en contextos especialmente sensibles -como la asistencia sanitaria, el asesoramiento financiero o el apoyo emocional, entre otros-, las Directrices recomiendan recordatorios periódicos para garantizar que el usuario siga siendo consciente de que está interactuando con una IA. 

Finalmente, el artículo 50.1 RIA contempla dos excepciones, una más específica que la otra. La primera opera cuando resulta evidente para una persona razonablemente informada, observadora y prudente que está interactuando con una IA (dirs. 42 a 45). Sin embargo, las Directrices exigen interpretar esta excepción de forma restrictiva, especialmente cuando existe la posibilidad de que niños, personas mayores o usuarios vulnerables participen en la interacción. La segunda excepción se refiere a determinados sistemas autorizados por ley para la detección, prevención, investigación o persecución de delitos (dirs. 46 a 49).

El artículo 50.2 RIA introduce una de las obligaciones de transparencia más relevantes para la IA generativa: la exigencia de que determinados contenidos creados o manipulados mediante IA sean identificados como tales. Las Directrices explican que esta obligación se dirige a los proveedores de sistemas de IA capaces de generar o manipular contenido sintético y persigue que las personas puedan distinguir el contenido artificial del contenido auténtico o creado por seres humanos. El objetivo último es reducir los riesgos de engaño, manipulación, fraude y desinformación (dir. 54). 

La obligación se aplica a sistemas que generen o manipulen contenido sintético en forma de texto, imágenes, audio o vídeo, incluidos los contenidos multimodales, los sistemas de uso general, los agentes de IA y las tecnologías de realidad virtual o aumentada (dirs. 57 a 59). Las Directrices aclaran que no todo contenido producido con ayuda de IA queda comprendido en el artículo 50.2 RIA. Quedan excluidos, por ejemplo, los sistemas que simplemente recomiendan contenido existente, los procesos meramente analíticos, las comunicaciones máquina a máquina no destinadas a personas, determinados elementos de programación informática y otros resultados que no estén orientados a ser percibidos o interpretados por seres humanos (dirs. 64 a 68). 

La regulación establece dos obligaciones inseparables. La primera es el marcado del contenido mediante mecanismos legibles por máquina (dirs. 71 a 74). La segunda es la detectabilidad, es decir, que existan medios para verificar que ese contenido ha sido generado o manipulado por IA (dirs. 75 a 78). Las Directrices subrayan que no basta con incorporar una marca invisible o metadatos; también deben aplicarse herramientas que permitan detectar e interpretar dicha marca. Entre las técnicas mencionadas figuran las marcas de agua digitales (watermarks), los metadatos, los métodos criptográficos de procedencia y autenticidad, las huellas digitales (fingerprints) u otras soluciones equivalentes. El desarrollo técnico de estas medidas está contemplado en el CBP. Además, los resultados de la detección deben poder presentarse de manera comprensible para los usuarios cuando estos quieran verificar el origen del contenido. 

Para valorar el cumplimiento, las Directrices desarrollan cuatro criterios que deben reunir las soluciones técnicas utilizadas (dir. 79): a) eficacia, que exige que las marcas permitan distinguir realmente el contenido sintético; b) fiabilidad, que implica que el sistema identifique correctamente ese contenido en condiciones normales; c) robustez, que requiere resistencia frente a alteraciones o intentos de eliminación de las marcas; d) interoperabilidad, que busca que diferentes soluciones puedan funcionar conjuntamente en distintos sistemas y plataformas. La Comisión insiste en que los proveedores deben adaptarse continuamente al estado de la técnica y aplicar las mejores soluciones técnicamente viables y proporcionadas disponibles en cada momento. 

Las Directrices reconocen aquí también varias excepciones (dirs. 89 a 93). No se exige el marcado cuando la IA realiza únicamente funciones de edición estándar, como corrección ortográfica, ajustes menores de color, reducción de ruido o mejoras técnicas que no alteran sustancialmente el significado del contenido. Tampoco se aplica cuando la modificación es mínima y no cambia la semántica del material original, ni en determinados usos industriales, aplicaciones estrictamente empresariales o contenidos efímeros en tiempo real para los que el marcado no sea técnicamente viable. En cambio, sí deben marcarse contenidos que alteren de manera significativa el sentido o la percepción de la realidad, como resúmenes generados por IA, reescrituras sustanciales de textos, clonación de voces, sustitución de rostros, inserción o eliminación de personas y objetos en imágenes o vídeos, o cualquier otra manipulación capaz de modificar el significado, la apariencia o la credibilidad del contenido. 

El artículo 50.3 RIA impone una obligación de transparencia específica para los deployers que utilizan sistemas de reconocimiento de emociones y sistemas de categorización biométrica. Según las Directrices, la finalidad de esta obligación es garantizar que las personas sepan que están siendo sometidas a tecnologías capaces de inferir emociones, intenciones o características biométricas a partir de sus datos físicos, ya que se trata de sistemas particularmente sensibles desde la perspectiva de la privacidad y los derechos fundamentales (dir. 100). La obligación se aplica tanto cuando el análisis se realiza en tiempo real como cuando se lleva a cabo con posterioridad sobre datos previamente recogidos. Las Directrices recuerdan, además, que los sistemas de reconocimiento de emociones suelen estar clasificados como sistemas de alto riesgo (vid. art. 6 RIA), por lo que esta exigencia de transparencia se suma a otras obligaciones previstas en el Reglamento. 

En cuanto a su contenido, los deployers deben informar de forma clara y distinguible a todas las personas expuestas al sistema -incluidos menores de edad- de que dicho sistema está operando (dirs. 105 a 108). El RIA no exige explicar los motivos del tratamiento ni proporcionar toda la información requerida por la normativa de protección de datos, aunque ambas obligaciones pueden combinarse en una misma comunicación. Las Directrices admiten múltiples formas de información, como avisos escritos, mensajes orales, iconos normalizados o combinaciones de varios medios, dependiendo del contexto de uso (dir. 107). Así, puede cumplirse mediante un mensaje emergente en una plataforma de videojuegos que advierta de la captura de emociones de los jugadores o mediante carteles visibles en los accesos a un espacio donde se utiliza categorización biométrica. La información debe facilitarse, como máximo, en el momento de la primera exposición de la persona al sistema (dir. 108) y únicamente existe una excepción para determinados usos permitidos por la ley con fines de prevención, detección o investigación de delitos, siempre sujetos a las garantías correspondientes (dir. 109).

El artículo 50.4 RIA contiene dos obligaciones de transparencia dirigidas a los deployers de sistemas de IA generativa. Por un lado, exige etiquetar determinados deepfakes generados o manipulados mediante IA. Y, por otro lado, impone obligaciones de divulgación respecto de ciertos textos generados o manipulados por IA que se publiquen con la finalidad de informar al público sobre asuntos de interés general. Las Directrices explican que estas obligaciones son complementarias a las previstas en el artículo 50.2 RIA para los proveedores de sistemas generativos: mientras el artículo 50.2 RIA se centra en el marcado técnico y la detectabilidad de los contenidos, el artículo 50.4 RIA busca que las personas perciban de forma inmediata y comprensible que están ante un contenido artificial. 

En relación con los deepfakes, las Directrices desarrollan ampliamente su definición. Un deepfake es un contenido de imagen, audio o vídeo generado o manipulado mediante IA que se parece de forma apreciable a personas, objetos, lugares, entidades o acontecimientos existentes y que puede inducir a creer falsamente que es auténtico o veraz (art. 3.60 RIA y dirs. 113 a 116). La Comisión aclara que no es necesario que la reproducción sea idéntica, sino que exista un grado significativo de semejanza capaz de generar una percepción errónea de autenticidad. Así, serían deepfakes un vídeo de un político pronunciando un discurso que nunca tuvo lugar, la clonación de la voz de un periodista o la simulación de un famoso participando en una campaña publicitaria. En cambio, normalmente quedarían fuera de esta categoría los contenidos claramente fantásticos, caricaturescos o imposibles desde el punto de vista de la realidad, cuando no exista riesgo de engaño sobre su autenticidad. 

Cuando un contenido constituye un deepfake, el deployer debe revelar de forma clara y distinguible que ha sido generado o manipulado artificialmente (dir. 117). Las Directrices insisten en que esta obligación debe cumplirse mediante mecanismos perceptibles para el público -como textos, avisos visuales o advertencias audibles- y que no basta con confiar en las marcas invisibles o metadatos incorporados por el proveedor conforme al artículo 50.2 RIA (el CBP propone un sistema armonizado de marcado basado en el icono europeo “AI”, con reglas sobre su diseño, ubicación, accesibilidad y uso según el tipo de obra). No obstante, existe un régimen más flexible para los deepfakes que formen parte de obras evidentemente artísticas, creativas, satíricas, ficticias o análogas (dirs. 119 a 124). En esos casos sigue existiendo una obligación de transparencia, pero el etiquetado puede realizarse de manera compatible con la experiencia artística y sin perjudicar el disfrute normal de la obra por parte del público. Además, se prevé la excepción ya apuntada anteriormente para las fuerzas del orden (dir. 125).

La segunda gran categoría regulada por el artículo 50.4 RIA se refiere a los textos generados o manipulados mediante IA que se publiquen para informar al público sobre asuntos de interés público (dirs. 130 a 140). Las Directrices interpretan este concepto de forma amplia, abarcando publicaciones accesibles a un número indeterminado de personas que comuniquen información, opiniones o hechos relacionados con materias como la política, la Administración Pública, la justicia, la salud pública, la seguridad, el medio ambiente o cualquier cuestión relevante para el debate social (dir. 131). En principio, estos textos deben identificar claramente su origen artificial. Sin embargo, el RIA establece una excepción importante cuando el contenido ha sido objeto de una auténtica revisión humana o control editorial y exista una persona física o jurídica que asuma la responsabilidad editorial de la publicación (dirs. 133 a 138). 

Las Directrices precisan que dicha excepción exige una supervisión humana sustantiva y no meramente formal. La simple corrección gramatical o una revisión superficial no son suficientes. Debe existir una evaluación real del contenido, incluida la verificación de hechos cuando proceda, así como una entidad responsable que pueda responder por la publicación. De ahí que muchos medios de comunicación, revistas académicas, organismos públicos o empresas que sometan los textos generados por IA a procesos editoriales rigurosos podrán beneficiarse de esta excepción. En cambio, páginas web que publiquen automáticamente artículos generados por IA sobre cuestiones de interés público sin intervención humana significativa deberán etiquetar dichos contenidos como generados o manipulados mediante IA.  

El artículo 50.5 RIA establece una serie de requisitos comunes aplicables a todas las obligaciones de transparencia previstas en los apartados 1 a 4 de dicho precepto. Según las Directrices, el suministro de la información que deba comunicarse a las personas afectadas -ya sea que están interactuando con una IA, que están expuestas a contenido generado artificialmente, a un deepfake o a un sistema de reconocimiento de emociones o categorización biométrica- debe cumplir tres características (dir. 142): 1) clara -lo será cuando resulte fácilmente perceptible y comprensible para el destinatario-; 2) distinguible -se cumplirá esta nota cuando pueda identificarse sin dificultad como información específica y separada de otros mensajes o elementos del entorno-; 3) accesible -las Directrices exigen que las medidas de transparencia tengan en cuenta las necesidades de colectivos vulnerables, incluidos menores y personas con discapacidad, y recuerdan que la información no puede quedar oculta en menús de difícil acceso-. Desde el punto de vista temporal, esa información debe proporcionarse, como muy tarde, en el momento de la primera interacción o exposición (dir. 143).

Por otro lado, las Directrices dedican un apartado específico al cumplimiento y la supervisión de las obligaciones de transparencia del artículo 50 RIA. En primer lugar, destacan la importancia de los códigos de conducta o códigos de buenas prácticas previstos en el artículo 50.7 RIA (dirs. 145 a 150) -apartado, por cierto, aclarado por el Reglamento (UE) 2026/1744, de 8 de julio de 2026, de modificación del RIA (Ómnibus digital sobre IA)-. Los proveedores y deployers que se adhieran a un código de conducta que haya sido considerado adecuado por la Comisión podrán utilizar esa adhesión como una vía especialmente sencilla y segura para demostrar el cumplimiento de las obligaciones relativas al marcado de contenidos generados por IA, la detección de dichos contenidos y el etiquetado de deepfakes y de determinados textos. Aunque la adhesión a estos códigos no sustituye a las obligaciones legales del RIA, sí facilita las tareas de supervisión y puede generar una mayor confianza por parte de las autoridades y del público. Por el contrario, quienes opten por no adherirse deberán acreditar mediante otros medios que las medidas adoptadas cumplen efectivamente los requisitos establecidos en el RIA. 

En cuanto a la aplicación práctica de las normas, las Directrices atribuyen las funciones de supervisión a las autoridades nacionales de vigilancia del mercado, a la Oficina de IA y, en determinados casos, al Supervisor Europeo de Protección de Datos (dir. 151). Estas autoridades pueden actuar tanto de oficio como a partir de reclamaciones presentadas por personas físicas o jurídicas. Además, el incumplimiento de las obligaciones de transparencia puede dar lugar a sanciones muy significativas: hasta 15 millones de euros o el 3 % del volumen de negocio anual mundial de la empresa infractora, eligiéndose la cifra más elevada, con regímenes específicos para pymes y organismos públicos (dir. 152). Finalmente, las Directrices recuerdan que las obligaciones del artículo 50 RIA son aplicables, con carácter general, desde el 2 de agosto de 2026, aunque se prevé un régimen transitorio limitado para determinadas obligaciones de marcado y detección aplicables a algunos sistemas generativos ya existentes antes de esa fecha (dirs. 153 y 154). 

Las Directrices se conciben como un instrumento dinámico y sujeto a revisión periódica. La Comisión Europea señala que el documento constituye una primera interpretación práctica de las obligaciones de transparencia previstas en el artículo 50 RIA, basada en el estado actual de la tecnología y en la experiencia disponible en el momento de su adopción. Dado el rápido desarrollo de la IA y la evolución de los riesgos asociados a los sistemas interactivos y generativos, la Comisión se compromete a revisar y actualizar las Directrices cuando resulte necesario, teniendo en cuenta la experiencia acumulada en su aplicación práctica, las actuaciones de las autoridades de vigilancia del mercado, los avances tecnológicos, los cambios sociales y regulatorios, así como la futura jurisprudencia del TJUE (dir. 155). Además, invita a proveedores, deployers, autoridades nacionales, comunidad investigadora y organizaciones de la sociedad civil a participar en este proceso mediante futuras consultas públicas, pudiendo llegar incluso a modificar o retirar las Directrices si las circunstancias lo aconsejaran. 

Llegados a este punto, conviene plantearse cuál es la relación de estas obligaciones de transparencia, recogidas en el artículo 50 RIA y desarrolladas en las Directrices, con la propiedad intelectual. Aunque las Directrices sobre el artículo 50 RIA no constituyen una norma de propiedad intelectual stricto sensu, sí tienen una incidencia significativa sobre la protección de estos derechos. La Comisión señala expresamente en la directriz 9 que uno de los objetivos de las obligaciones de transparencia es contribuir a la protección de diversos derechos fundamentales e intereses jurídicos, entre ellos la propiedad intelectual -vid. los artículos 17.2 de la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea (CDFUE) y 1 del Convenio para la protección de los derechos humanos y de las libertades fundamentales-. Esta protección tiene una doble manifestación. Por un lado, a la hora de regular la obligación de transparencia impuesta por el Reglamento, deben respetarse los derechos de propiedad intelectual que los proveedores tengan sobre sus modelos de IA. Así se señala expresamente en los considerandos 88 y 167, y en los artículos 25.5, 52.6 y 78.1.a) RIA.

Y, por otro lado, la posibilidad de identificar cuándo una imagen, un vídeo, un audio o un texto han sido generados o manipulados mediante IA facilita la detección de usos potencialmente problemáticos de obras y prestaciones protegidas. De esta manera, el público sería capaz de distinguir un contenido sintético de un contenido creado por un autor humano, impidiendo que compitan en el mercado en condiciones de igualdad, lo que supone un incentivo para los titulares de derechos. Asimismo, las Directrices permiten igualmente garantizar que se cumplen los requisitos de la excepción de minería, en el sentido de que facilitan la detección de reproducciones no consentidas de obras y prestaciones en los resultados generados por la IA -la excepción únicamente permite su reproducción a los efectos del entrenamiento de modelos de IA -.

Sin embargo, el enfoque de transparencia de las Directrices resulta útil para informar al público, pero no establece mecanismos específicos de protección para los titulares de derechos de autor y derechos conexos, ni remedios concretos para paliar los perjuicios económicos que pueden sufrir los titulares de derechos derivados de situaciones en las que los contenidos sintéticos no están marcados como tales, bien porque se incumplen estas obligaciones, bien porque resulta aplicable alguna de las excepciones. Esto puede conllevar dos efectos negativos: la posible confusión que puede generar en el público un contenido sintético que no está marcado como tal, creyendo que ha sido creado por un ser humano, con el consiguiente efecto sustitutorio; 2) la aparición de contenidos protegidos en los resultados generados por herramientas de IA. La futura revisión de las Directrices debería apostar por el reconocimiento de un derecho de remuneración equitativa, en consonancia con los objetivos de la Directiva 2019/790, de derecho de autor y derechos conexos en el mercado único digital. Las obligaciones de transparencia deben contribuir a garantizar que los contenidos en los que haya intervenido la IA promuevan una participación justa en el ecosistema creativo, en la línea de los objetivos del Pacto Verde Europeo y la Agenda 2030.

La incidencia de la propiedad intelectual en las Directrices es especialmente visible en materia de deepfakes. Las Directrices consideran que pueden existir deepfakes consistentes en réplicas digitales de actores y cantantes que reproduzcan su imagen, voz, gestos o actuaciones, produciéndose así una suplantación o una manipulación de su identidad artística. En consecuencia, aun cuando un deepfake cumpla las exigencias de etiquetado previstas en el artículo 50.4 RIA, ello no significa que su utilización sea automáticamente lícita. La Comisión recuerda expresamente que los deployers deberán respetar los regímenes jurídicos aplicables a los derechos de la personalidad (dir. 129), así como las normas de propiedad intelectual que protegen las interpretaciones y ejecuciones artísticas (dir. 128). 

No obstante, las Directrices no imponen requisitos específicos de consentimiento previo, autorización o compensación económica para los titulares afectados. Desde la perspectiva de la protección de los artistas, habría sido deseable incorporar recomendaciones más detalladas sobre la utilización de réplicas digitales de interpretaciones, especialmente en sectores como la música, el cine, el doblaje o la radiodifusión, donde las tecnologías de clonación de voz y recreación digital presentan riesgos particularmente elevados. Además, la definición de deepfake deja fuera la imitación del estilo artístico de un autor, cantante o actor, lo que puede llegar a ser un problema para estos titulares de derechos.

Las Directrices también contemplan el caso de las obras generadas o manipuladas mediante IA. Cabe hacer dos apuntes al respecto. En primer lugar, que, aunque para determinadas obras se prevé un régimen de transparencia más flexible, la Comisión señala que esta excepción no puede utilizarse para eludir los derechos de terceros. Con todo, adviértase que el ámbito de aplicación de esta excepción es tan amplio -cubre las obras artísticas, creativas o satíricas (dir. 120)-, que podría ser aprovechado para legitimar socialmente usos cuestionables de contenidos protegidos por la propiedad intelectual. Y, en segundo lugar, que incluso cuando un deepfake forme parte de una obra, el deployer sigue obligado a respetar los derechos de propiedad intelectual y a establecer salvaguardias adecuadas para proteger los derechos de los titulares afectados (dir. 124). 

Desde la perspectiva de los productores audiovisuales y fonográficos, las obligaciones de marcado y detección previstas en el artículo 50.2 RIA pueden contribuir a preservar la integridad y trazabilidad de los contenidos legítimos. Como vengo sosteniendo, los mecanismos de marcas de agua, metadatos, sistemas de procedencia y otras soluciones técnicas permiten diferenciar contenidos auténticos de contenidos sintéticos generados por IA, reduciendo los riesgos de confusión en el mercado y facilitando la identificación de manipulaciones de fonogramas y producciones audiovisuales. Esta trazabilidad puede resultar particularmente relevante en entornos digitales donde la circulación masiva de contenidos artificiales dificulta distinguir entre creaciones humanas y sintéticas. 

Con todo, estas obligaciones de marcado y detección previstas en el artículo 50 RIA pueden resultar insuficientes para proteger eficazmente los intereses de los titulares de derechos si no van acompañadas de estándares técnicos verdaderamente universales. Las Directrices apuestan por sistemas interoperables de marcas de agua, metadatos y mecanismos de detección, pero reconocen que muchas de estas tecnologías todavía están evolucionando y que no existe una solución única y plenamente armonizada. Esto puede generar situaciones en las que los contenidos sintéticos circulen sin mecanismos de identificación efectivos o en las que los titulares de derechos tengan dificultades para demostrar que una obra o prestación ha sido artificialmente manipulada o reproducida mediante IA. Incluso algunas de tales medidas, como los metadatos, pueden perderse al subir los archivos a redes sociales, al convertir el archivo en otro formato, al realizar capturas de pantalla o mediante sencillos procesos de edición. Una futura revisión podría reforzar los requisitos de interoperabilidad y establecer obligaciones más ambiciosas en materia de procedencia y autenticación del contenido.

Finalmente, las Directrices subrayan de forma expresa que el cumplimiento de las obligaciones de transparencia del artículo 50 RIA no afecta ni sustituye la aplicación de los derechos de propiedad intelectual. El hecho de etiquetar un deepfake o de marcar técnicamente un contenido generado por IA no elimina una posible infracción del derecho de autor o de los derechos conexos. De igual modo, la aplicación de una etiqueta de IA no influye en la eventual protección autoral de una obra, que deberá evaluarse conforme a la normativa sobre propiedad intelectual. Sin embargo, el marcado de los contenidos sintéticos puede llegar a generar la presunción de que han sido producidos con IA y, en consecuencia, carecer de protección por parte de la propiedad intelectual. Siendo así, el creador de ese contenido tendría que probar que la IA se utilizó como herramienta y no se generó íntegramente con esta tecnología -a los efectos de atribuir autoría y protección, no se puede tratar de la misma manera un contenido generado íntegramente con IA y un contenido manipulado con IA-.

A pesar de lo anterior, las Directrices no abordan el problema de la atribución y la visibilidad de los creadores humanos en entornos dominados por contenidos generados por IA. El objetivo principal es informar al público de que un contenido tiene origen artificial, pero no se prevén mecanismos para destacar cuándo una obra incorpora aportaciones creativas humanas tan relevantes como para ser merecedora de protección o cuándo determinados contenidos han sido generados a partir de obras preexistentes protegidas. Desde la perspectiva de las industrias culturales y creativas, podría resultar conveniente avanzar hacia modelos de transparencia más ricos que permitan identificar la participación humana en el proceso creativo y facilitar el reconocimiento de los titulares cuyos contenidos hayan contribuido al resultado final. 

En conclusión, estas Directrices representan un paso importante para hacer operativas las obligaciones de transparencia del artículo 50 RIA y para reforzar la confianza en un entorno digital crecientemente dominado por sistemas generativos e interactivos de IA. Su principal aportación consiste en ofrecer criterios concretos para identificar cuándo debe informarse a los usuarios de que interactúan con una IA, cuándo un contenido debe ser marcado o etiquetado como artificial y cómo deben gestionarse fenómenos tan sensibles como los deepfakes o los sistemas de reconocimiento de emociones. Sin embargo, desde la perspectiva de la propiedad intelectual, las Directrices revelan también los límites de un enfoque centrado fundamentalmente en la transparencia. Aunque contribuyen a mejorar la trazabilidad y la identificación de contenidos sintéticos, siguen abiertas cuestiones esenciales. El desafío para los próximos años será, por tanto, complementar este marco de transparencia con mecanismos más ambiciosos de protección, de control y de atribución que permitan compatibilizar la innovación tecnológica con la salvaguarda efectiva del derecho de autor y de los derechos conexos.

(Las autoras son estudiantes de la IV Edición del Doble Máster de Propiedad Intelectual, Industrial y Nuevas Tecnologías de la UAM junto a la Université Paris-Saclay -2025-2026)

Frente al auge de la inteligencia artificial generativa y al creciente desequilibrio entre proveedores de inteligencia artificial (IA) y titulares de derechos, el Senado francés adoptó el 8 de abril 2026 una proposición de ley que establece una presunción legal simple de utilización de contenidos culturales protegidos por parte de los proveedores de IA. Este artículo examina sus fundamentos (I), su contenido (II) y sus implicaciones jurídicas (III).

1. Contexto y génesis del texto

La inteligencia artificial generativa se basa en la ingesta de cantidades masivas de datos digitales, recopilados mediante extracción automática (web scraping en inglés o moissonage o chalutage en francés) a partir de contenidos accesibles en línea. Entre estos datos figuran obras protegidas por derechos de autor o derechos conexos (textos, imágenes, músicas u obras audiovisuales, entre otras) explotadas sin autorización previa ni remuneración de sus titulares.

Este desequilibrio estructural ha generado una asimetría en la relación de fuerzas entre, por un lado, empresas tecnológicas con medios considerables y, por otro, creadores y titulares de derechos cuyas obras constituyen la materia prima de los modelos de IA generativa. La opacidad mantenida por los proveedores de IA sobre los datos explotados hace de facto imposible el ejercicio efectivo de los derechos reconocidos por la ley. Ello se vuelve más grave, todavía, puesto que los proveedores de modelos de IA invocan casi sistemáticamente la aplicación del artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790 del Parlamento Europeo y del Consejo de 17 de abril de 2019 sobre los derechos de autor y derechos conexos en el mercado único digital (DAMUD), transpuesta al derecho nacional francés en el punto 10° del artículo L. 122-5 y en el artículo L. 122-5-3 del Código de la Propiedad Intelectual (CPI).

En efecto, la directiva DAMUD introdujo dos excepciones al derecho de autor en materia de minería de textos y datos (TDM, por sus siglas en inglés —text and data mining—). La excepción prevista en el artículo 4 de la directiva autoriza así la reproducción y extracción de contenidos accesibles en línea, salvo cuando el titular de derechos haya expresado su reserva a la utilización de su obra o de su objeto protegido de manera apropiada, en particular mediante procedimientos legibles por máquina (apdo. 3 del artículo 4, que se analiza como cláusula de retirada, también denominada de opt out), y a condición de que se respete un requisito de acceso lícito y de que la utilización de esta excepción no perjudique a la explotación normal de la obra u otro objeto protegido ni cause un perjuicio injustificado a los intereses legítimos del titular del derecho (artículo 5 de la Directiva (UE) 2001/29/CE del Parlamento Europeo y del Consejo de 22 de mayo de 2001 sobre la armonización de determinados aspectos de los derechos de autor y derechos conexos en la sociedad de la información).

Sin embargo, esta cláusula resultó ser en la práctica especialmente inoperante, debido a la falta de información sobre los datos efectivamente utilizados. Con el fin de intentar remediar esta situación, el artículo 53 del Reglamento europeo 2024/1689 de IA de 13 junio de 2024 (RIA) impone a los proveedores de modelos de IA una mayor transparencia. Por un lado, estos deben elaborar y mantener actualizada la documentación técnica del modelo, incluido su proceso de entrenamiento y prueba y, por otro, elaborar y poner a disposición del público un resumen suficientemente detallado de los datos de entrenamiento, conforme a un modelo proporcionado por la Oficina de IA y la Comisión Europea (template).

Con todo, los textos de aplicación adoptados en agosto de 2025, fruto de negociaciones marcadas por intensas presiones por parte de la industria, optaron por una interpretación minimalista de esta obligación de transparencia, considerada insuficiente por numerosos actores culturales. Es en este contexto en el que una misión de información senatorial, llevada a cabo en la primavera de 2025 por las senadoras y senadores Laure Darcos, Agnès Evren y Pierre Ouzoulias, concluyó en la necesidad de una intervención legislativa.

1. El mecanismo de la proposición de ley: la presunción legal de uso

El mecanismo central de la proposición de ley consiste en la inserción en el CPI de una presunción legal simple (iuris tantum) de uso de contenidos culturales protegidos por parte de los proveedores de sistemas de inteligencia artificial. Cuando un indicio hace verosímil la explotación de un contenido por parte de un proveedor de sistema de IA, corresponderá a este último demostrar la ausencia de utilización del contenido controvertido.

Naturaleza y fundamento de la presunción

            Una presunción legal es un mecanismo procesal mediante el cual la ley infiere de un hecho conocido y probado la existencia de un hecho desconocido. El derecho de autor francés ya contempla mecanismos similares: la presunción de autoría (art. L. 113-1 CPI) o la presunción de cesión de derechos al productor audiovisual (art. L. 131-24 CPI). Cuando la presunción es simple o iuris tantum, puede ser destruida mediante prueba en contrario aportada por la parte afectada, en este caso el proveedor de IA.

La presunción se basa en la verosimilitud de lo que ordinariamente sucede: cuando un modelo de IA generativa produce un contenido «al estilo de» un creador, o cuando restituye extractos de una obra, es probable que haya utilizado los contenidos de ese autor durante su entrenamiento. Peritajes técnicos, estudios científicos sobre las cadenas de suministro de los modelos, o similitudes significativas entre la obra y el contenido generado pueden constituir indicios suficientes para establecer la verosimilitud requerida.

Efectos procesales; un reequilibrio de la carga de la prueba

            La cuestión fundamental es probatoria. Sin este mecanismo, corresponde al titular de derechos probar que su obra fue efectivamente utilizada para el entrenamiento del modelo. Se trata de una prueba casi imposible de aportar, dada la dificultad de acceso a los datos técnicos que posee en exclusiva el proveedor de IA. La presunción invierte esta lógica: una vez establecida la verosimilitud del uso por el titular de derechos, corresponde al proveedor de IA demostrar que no hizo uso de los contenidos en cuestión.

Esta inversión de la carga de la prueba no carece de precedentes en el derecho de la propiedad intelectual, ni en el derecho de la responsabilidad en general. El aspecto que tienen en común todos ellos es que la prueba negativa es siempre estructuralmente inaccesible para la parte demandante.

Doble función: procesal e incentivadora

            La presunción cumple una doble función. En primer lugar, es un instrumento de carácter procesal. Al aligerar la carga probatoria que pesaba sobre los titulares de derechos, les permite ejercer acciones judiciales con posibilidades realistas de éxito. Así pues, este mecanismo pretende paliar la doble desposesión que sufren debido a la ausencia de remuneración en origen unida al riesgo de sustitución en destino. Esta doble desposesión consiste, por una parte, en la utilización de obras protegidas para el entrenamiento de modelos de IA sin una remuneración adecuada para sus titulares y, por otra, en la eventual erosión de las oportunidades económicas de estos últimos como consecuencia de la capacidad de dichos modelos para generar contenidos sustitutivos de la creación humana.

En segundo lugar, tiene una virtud preventiva: incentiva a los proveedores de IA a celebrar acuerdos de licencia con los titulares de derechos y a adoptar prácticas transparentes, para evitar quedar expuestos a una presunción desfavorable. Así, favorece el surgimiento de un mercado ético y competitivo. En efecto, el debilitamiento del sector de la creación podría conducir a una reducción del volumen de datos de calidad disponibles. Esto sería perjudicial para el rendimiento de sus modelos, que podrían, a la larga, degradarse.

III. Implicaciones y perspectivas

Compatibilidad con el derecho europeo

            Bien es cierto que la proposición de ley Darcos —llamada así por el nombre de una de sus promotoras— suscitó algunos interrogantes en cuanto a su legalidad. Y por esta razón, el texto fue sometido a un examen previo por parte del Consejo de Estado a finales de marzo de 2026. Aun así, los magistrados de la Alta jurisdicción administrativa emitieron un dictamen favorable el 19 de marzo de 2026, consolidando así la proposición de ley.

El texto, conforme a la Constitución francesa, no cuestiona las normas y los derechos sustantivos consagrados por el ordenamiento de la Unión Europea (Directiva DAMUD, RIA). Más bien, interviene en el ámbito del derecho procesal dentro del marco de la autonomía reconocida en este punto a los Estados miembros. Francia actúa como garante de la efectividad de los derechos reconocidos por la Unión, cuyo disfrute sería ilusorio sin un instrumento procesal adecuado. Esta calificación resulta esencial para descartar cualquier reproche de incompatibilidad con el derecho de la Unión.

Por otro lado, esta proposición de ley resulta ser necesaria para la Unión Europea, en la medida en la que la oposición entre IA y creación podría resultarle perjudicial. En efecto, durante las aproximadamente cincuenta audiencias llevadas a cabo durante la misión de información, quedó claramente de manifiesto que une nivelación a la baja en términos de protección de los derechos de autor y derechos conexos podría consolidar la posición dominante de los gigantes tecnológicos estadounidenses en detrimento del desarrollo de empresas europeas de IA.

Una señal política dirigida a Europa

            Francia pretende con este texto desempeñar un papel pionero a escala europea. La presunción de uso ya está mencionada en el informe del eurodiputado Axel Voss sobre IA y derechos de autor, actualmente sometido a examen en el Parlamento Europeo, así como en los trabajos de la Presidencia danesa del Consejo de la Unión Europea. La iniciativa francesa se inscribe así en una estrategia de influencia normativa orientada a promover la llamada «tercera vía» europea de la IA: que promueve un desarrollo de esta tecnología respetuoso con los derechos de propiedad intelectual.

Esta ambición se refleja también en la vocación extraterritorial del texto. El Consejo de Estado precisa, en efecto, que sus disposiciones están destinadas a ser aplicadas por las jurisdicciones francesas desde el momento en que un modelo o sistema de inteligencia artificial se introduce en el mercado francés, pero también cuando los contenidos generados por este sistema se utilizan en Francia, independientemente del lugar de establecimiento del proveedor o del desarrollo del modelo (apartado 29). Este enfoque obliga a todo proveedor, incluido el extranjero, a integrar por adelantado el respeto de los derechos de propiedad intelectual siempre que pretenda comercializar o explotar su modelo en territorio francés.

Cuestiones abiertas y críticas potenciales

            Varias cuestiones permanecen abiertas. En primer lugar, la definición precisa de los indicios que permiten establecer la verosimilitud del uso deberá ser precisada por la jurisprudencia. En segundo lugar, la articulación concreta entre la presunción nacional y las obligaciones de transparencia establecidas por el RIA merece ser aclarada. Por último, algunos actores del sector tecnológico podrían impugnar la proporcionalidad del mecanismo, en particular respecto a la libertad de empresa y las normas del mercado interior.

Asimismo, será preciso seguir atentamente la reacción de los socios comerciales de la UE, en particular de los Estados Unidos. Este este país, la doctrina del fair use es invocada por los proveedores de IA como principal escudo frente a las acciones de responsabilidad de los titulares de derechos.

            En definitiva, la proposición de ley francesa constituye una innovación jurídica de gran alcance en el panorama del derecho de autor en la era de la inteligencia artificial. Al invertir la carga de la prueba mediante una presunción legal, restaura la efectividad de derechos hasta entonces teóricos para muchos creadores. Su influencia sobre los desarrollos legislativos europeos venideros será determinante.

(La autora es estudiante de la XX edición del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y Nuevas Tecnologías)

La irrupción de la inteligencia artificial generativa (en adelante, IAG) ha dado lugar a uno de los debates jurídicos más complejos de los últimos años, especialmente en relación con su funcionamiento y con los datos empleados en su desarrollo. Esta problemática se centra en una cuestión clave: ¿el entrenamiento de la IAG constituye un uso legítimo de las obras o una infracción sistemática del derecho de autor? En esta entrada, abordaremos esta cuestión desde una perspectiva comparada.

El argumento de las empresas tecnológicas, aunque hasta ahora les haya resultado eficaz, presenta importantes debilidades. Estas sostienen que el entrenamiento de sus modelos es una forma legítima de aprendizaje automatizado, negando el uso de obras protegidas o alegando no poder determinarlo con certeza, y amparándose en el secreto empresarial para no revelar los datos utilizados. Sin embargo, resulta difícil encontrar otros sectores en los que las empresas desconozcan la composición de sus propios activos o eludan las exigencias normativas sin asumir consecuencias. La conclusión parece clara: si no pueden cumplir dichas exigencias, tampoco deberían poder invocar el beneficio de los límites previstos en la norma.

Para comprender la gravedad de la cuestión, conviene atender a algunos datos especialmente reveladores. Solo el sector cultural español genera más de 700.000 empleos y representa alrededor del 3 % del PIB. A nivel europeo, cerca de 8 millones de personas trabajan en las industrias culturales y creativas, y la Unión Europea ha destinado 2.440 millones de euros para el periodo 2021–2027. No estamos, por tanto, ante un debate meramente simbólico, sino ante un mercado con una relevancia económica propia y significativa.

A continuación, analizaremos brevemente cuáles son las normativas vigentes que regulan esta situación y cuáles son los límites legales a los que se acogen los operadores tecnológicos para continuar su actuación.

A. Marco normativo: Opt-out y Fair use

Europa:

A nivel europeo, la Directiva 2019/790 (1) sobre derechos de autor en el mercado único digital introduce en su artículo 4 una excepción obligatoria de minería de textos y datos (text and data mining o TDM). Esta permite la reproducción y extracción de obras tanto para fines de investigación científica (artículo 3) como, de forma más amplia, para cualquier finalidad legítima (artículo 4), siempre que el titular de los derechos no haya reservado expresamente su uso mediante mecanismos legibles por máquina (el denominado opt-out).

No obstante, este límite presenta diversas deficiencias. En primer lugar, el ejercicio de los derechos de propiedad intelectual queda condicionado a un indeterminado estándar de “finalidad legítima”, una noción abierta sujeta a la interpretación de los propios operadores, cuyo interés principal radica en la adquisición y explotación de las obras.

En segundo lugar, su aplicabilidad resulta discutida, ya que la minería de textos y datos no fue concebida para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial generativa, sino para el análisis de grandes volúmenes de información.

En tercer lugar, el requisito de acceso legítimo a las obras se ve comprometido en la práctica, puesto que algunos conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos proceden de fuentes no autorizadas o ilícitas, como LibGen, LAION o BOOK3, lo que cuestiona el presupuesto de licitud exigido por la normativa.

Por último, el sistema de opt-out presenta una eficacia limitada. Una vez realizado el entrenamiento, su reversión resulta extremadamente compleja. A ello se suma la marcada asimetría entre los titulares de derechos y los grandes operadores tecnológicos, así como las dudas sobre su coherencia con los estándares internacionales de protección del derecho de autor, en particular en relación con la efectividad de los derechos exclusivos reconocidos en el Convenio de Berna.

Ante las insuficiencias del régimen de minería de textos y datos, el Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act) (2),  adoptado en junio de 2024, introduce obligaciones específicas para los modelos de IA de uso general, entre las que destacan la elaboración de un resumen suficientemente detallado del contenido utilizado en el entrenamiento, con el fin de garantizar una cierta trazabilidad de las fuentes (art. 53.1 d), y el establecimiento de políticas internas orientadas a asegurar el cumplimiento del Derecho de la Unión en materia de propiedad intelectual, especialmente en relación con los derechos de autor (art. 53.1 c). Estas exigencias se refuerzan en el considerando 107, que subraya la necesidad de facilitar a los titulares el ejercicio y la defensa de sus derechos frente al uso de sus obras en el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial. Aun así, en la práctica este régimen de transparencia aún dista de ser plenamente efectivo.

Estados Unidos:

Por otro lado, en contraposición al sistema de opt-out europeo, se sitúa la doctrina del fair use en el ordenamiento jurídico estadounidense. Esta doctrina, recogida en el §107 del Copyright Act de 1976, permite, en determinados supuestos, el uso de obras protegidas sin necesidad de autorización del titular. A diferencia de los sistemas basados en excepciones cerradas, el fair use opera como una cláusula abierta cuya aplicación se determina caso por caso.

El §107 recoge, además, una enumeración no exhaustiva de finalidades que pueden justificar el uso, como la crítica, el comentario, la información periodística, la enseñanza o la investigación. No obstante, la inclusión en esta lista no garantiza por sí sola la aplicación del fair use. Para determinarlo, los tribunales deben ponderar conjuntamente cuatro factores.

El primero es el propósito y carácter del uso. Aquí se analiza si tiene una finalidad comercial o no lucrativa y, sobre todo, si es transformativo, es decir, si añade un nuevo significado o mensaje a la obra original. Este criterio, aunque no figura expresamente en la ley, fue desarrollado por el juez Pierre Leval y consolidado por el Tribunal Supremo en Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc. (1994). Más recientemente, en Andy Warhol Foundation v. Goldsmith (2023),

el Tribunal Supremo ha precisado su alcance, señalando que no basta con una mera alteración estética, sino que debe concurrir un propósito sustancialmente diferente.

El segundo factor atiende a la naturaleza de la obra original, distinguiendo entre obras fácticas, que reciben una protección más limitada, y obras creativas, en las que el margen para la aplicación del fair use es más reducido.

El tercer factor se refiere a la cantidad y sustancialidad de la parte utilizada, valorando no solo la extensión del fragmento reproducido, sino también su relevancia cualitativa, de modo que la utilización del «corazón» de la obra puede operar en contra incluso cuando la porción empleada sea reducida.

Por último, el cuarto factor examina el efecto del uso sobre el mercado potencial o el valor de la obra, en particular si el nuevo uso actúa como sustituto de la obra original o de sus explotaciones derivadas.

Estos factores no son exhaustivos ni se aplican de forma mecánica, sino que se ponderan conjuntamente según las circunstancias del caso. Esta flexibilidad permite adaptarse a nuevas realidades tecnológicas, pero genera incertidumbre jurídica al ser difícil prever el resultado hasta una decisión judicial.

B. Litigios que podrían fijar las reglas globales

Getty Images v. Stability AI:

Uno de los casos más sonados en los últimos meses ha sido el de Getty Images contra Stability AI. La empresa, especializada en la distribución y licencia de imágenes, presentó demandas en dos jurisdicciones distintas: en Estados Unidos, ante el U.S. District Court for the District of Delaware (caso n.º 1:23-cv-00135, de 3 de febrero de 2023), y en Reino Unido, ante la High Court of Justice, Business and Property Courts of England and Wales, Intellectual Property List (Chancery Division) (caso n.º IL-2023-000007, de 16 de enero de 2023).

En ambos procedimientos, Getty Images alegó que Stability AI había copiado e infringido los derechos de autor de millones de fotografías de su catálogo para entrenar su modelo de generación de imágenes, Stable Diffusion, sin obtener licencia ni consentimiento. Asimismo, sostuvo que las imágenes generadas por dicho sistema reproducían en ocasiones incluso su propia marca de agua, lo que, a su juicio, evidenciaba el uso                       no autorizado de ese material y la capacidad del modelo para emular obras protegidas.  Esta circunstancia puede generar confusión en el público sobre el origen de las imágenes y, además, menoscabar el valor comercial de la marca y dañar la reputación de la compañía, al asociar su signo distintivo con contenidos sintéticos que no han sido producidos ni autorizados por ella.

a) En el Reino Unido, donde no existe un equivalente al fair use estadounidense, sino un sistema de excepciones tasadas (fair dealing) y una excepción específica de text and data mining, la reclamación se articuló principalmente en torno a la infracción primaria y secundaria de copyright conforme a la Copyright, Designs and Patents Act 1988 (CDPA). Asimismo, se ejercitaron acciones por infracción de derechos sobre bases de datos, infracción de marca registrada en virtud de la Trade Marks Act 1994 y passing off.

La sentencia británica fue dictada el 4 de noviembre de 2025 por Mrs Justice Joanna Smith. Sin embargo, Getty Images acabó abandonando sus reclamaciones por infracción primaria de copyright poco antes de los alegatos finales, al considerar que no existían pruebas suficientes de que el entrenamiento y desarrollo de Stable Diffusion se hubieran llevado a cabo en territorio del Reino Unido. En consecuencia, las cuestiones efectivamente resueltas en la sentencia se limitaron a la infracción secundaria de copyright y a la infracción de marca registrada.

En relación con la infracción secundaria, el Tribunal debía determinar si los «pesos» (model weights) de Stable Diffusion constituían una «copia infractora» (infringing copy) de un «artículo» (article) a efectos de las secciones 22 y 23 de la CDPA. La jueza concluyó, en primer lugar, que un modelo de IA puede constituir un «artículo» a estos efectos, incluso en formato intangible. No obstante, consideró que los model weights no constituían una copia infractora, al no almacenar ni contener reproducciones de las obras de Getty. En palabras de la propia sentencia: «the Model itself does not store any of those Copyright Works; the model weights are not themselves an infringing copy and they do not store an infringing copy. They are purely the product of the patterns and features which they have learnt over time during the training process» (párrafo 600). En consecuencia, la reclamación por infracción secundaria fue desestimada.

En materia de marca registrada, el Tribunal sí apreció una infracción, aunque de alcance limitado. Conforme a las secciones 10(1) y 10(2) de la Trade Marks Act 1994, se declaró probada la infracción respecto de las marcas de agua «iStock» y «getty images» reproducidas por versiones antiguas del modelo, al considerar que Stability AI era la entidad con control efectivo sobre la generación de dichas marcas y que su aparición en imágenes sintéticas podía generar en el consumidor medio la impresión de una vinculación comercial con Getty Images. Sin embargo, la reclamación basada en la sección 10(3) (daño a marca con reputación) fue desestimada, al no acreditarse perjuicio económico efectivo, dilución de la marca ni aprovechamiento indebido de su prestigio. La propia jueza calificó sus conclusiones como «both historic and extremely limited in scope».

b) En Estados Unidos, donde la defensa del fair use (§107 del Copyright Act) constituye el eje central de la posición de Stability AI, la demanda abarcó un conjunto más amplio de reclamaciones. Entre ellas, la infracción de copyright (tanto en la fase de entrenamiento como en los outputs), la infracción de marca, la competencia desleal, la dilución de marca y posibles vulneraciones de la Digital Millennium Copyright Act (en adelante, DMCA).

Tras años de disputas jurisdiccionales ante el tribunal de Delaware, Getty Images desistió voluntariamente de aquella demanda el 14 de agosto de 2025 y, ese mismo día, presentó una nueva ante el U.S. District Court for the Northern District of California (caso n.º 3:25-cv-06891), asignada a la jueza Trina L. Thompson. El procedimiento se encuentra aún en una fase inicial, con una moción de desestimación presentada por Stability AI en la que, entre otros argumentos, se sostiene que las imágenes distorsionadas generadas por el modelo no son suficientes para fundamentar las reclamaciones de dilución ni de infracción de marca.

A diferencia del procedimiento británico, la cuestión territorial no constituye aquí un obstáculo, dado que las pruebas apuntan a que el entrenamiento de Stable Diffusion se realizó en territorio estadounidense. En consecuencia, las reclamaciones por infracción primaria de copyright y, con ellas, la defensa del fair use, podrán ser objeto de un enjuiciamiento pleno.

GEMA v. OpenAI

Otro caso reciente de gran relevancia se produjo también en noviembre de 2025, cuando el Landgericht München I (Tribunal Regional de Múnich I) dictó sentencia en el asunto GEMA v. OpenAI (caso n.º 42 O 14139/24, de 11 de noviembre de 2025), declarando que OpenAI infringió los derechos de autor de compositores y letristas alemanes al entrenar sus modelos de lenguaje GPT-4 y GPT-4o con letras de canciones protegidas sin licencia. GEMA, la entidad encargada de la gestión de derechos musicales en Alemania, calificó el fallo como la primera sentencia relevante sobre IAG en Europa.

El Tribunal consideró que el hecho de que las letras queden memorizadas dentro de los parámetros del modelo constituye un acto de reproducción, conforme al artículo 2 de la Directiva InfoSoc (3) y al §16 de la Ley alemana de Propiedad Intelectual (UrhG). Asimismo, resolvió que toda reproducción en los outputs generados por ChatGPT supone un acto adicional de reproducción y comunicación pública no autorizado. Por tanto, se rechazó la aplicación de la excepción de TDM (§44b UrhG), al entender que la memorización íntegra de las obras excede el mero análisis de información permitido por dicha excepción.

Finalmente, el Tribunal atribuyó la responsabilidad a OpenAI como entidad responsable del entrenamiento y funcionamiento del sistema. La empresa ha anunciado su intención de apelar, por lo que este criterio podría ser revisado e incluso dar lugar a una cuestión prejudicial ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea. No obstante, si esta línea interpretativa se consolida, las empresas de IA que operen en Europa podrían verse obligadas a negociar licencias masivas o a acreditar el cumplimiento estricto de los mecanismos de opt-out.

C. Francia: la presunción de uso como arma regulatoria

Francia ha dado un paso potencialmente transformador al plantear una inversión de la carga de la prueba. El 8 de abril de 2026, el Senado francés aprobó por unanimidad una proposición de ley que introduce una «presunción de uso» (art. L. 331-4-1 CPI). En la práctica, ello supone presumir la responsabilidad de la empresa cuando existan indicios de utilización no autorizada de contenidos culturales, de modo que corresponde a las empresas tecnológicas demostrar que no han vulnerado derechos, y no a los creadores probar la infracción. Pese al respaldo unánime del Senado, el proceso legislativo sigue abierto y su tramitación en la Asamblea Nacional se prevé aún incierta.

Si esta iniciativa llegara a prosperar, podría convertirse en un precedente decisivo en la Unión Europea y ejercer presión sobre otros Estados para adoptar soluciones similares. No obstante, este desarrollo plantea todavía numerosas dudas, en particular en relación con si la exigencia de transparencia sobre los datos y métodos de entrenamiento puede frenar la innovación y situar a la UE en desventaja competitiva. Además, acreditar que un modelo no ha utilizado determinados datos puede resultar extremadamente complejo en la práctica.

D. Conclusiones

El debate sobre el entrenamiento de la IAG y los derechos de autor no es solo un debate jurídico, sino también una cuestión relativa a la configuración de las reglas en una industria que ya se encuentra plenamente en funcionamiento. Los marcos normativos actuales resultan insuficientes y, mientras la regulación avanza, los modelos continúan entrenándose sin una remuneración efectiva para los creadores y con escasa transparencia sobre los datos utilizados.

El marco jurídico comienza a evolucionar con mayor rapidez, pero la cuestión de fondo permanece abierta: si es posible reconfigurar e imponer nuevas normas en una industria que lidera la carrera tecnológica, de modo que se garantice una protección efectiva de los derechos frente al uso masivo de obras ajenas sin autorización.

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Notas a pie:

(1)  Directiva (UE) 2019/790 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 17 de abril de 2019, sobre los derechos de autor y derechos afines en el mercado único digital y por la que se modifican las Directivas 96/9/CE y 2001/29/CE. España transpuso esta directiva mediante el Real Decreto-ley 24/2021.

(2)  Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo de 13 de junio de 2024 por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial y por el que se modifican los Reglamentos (CE) n.o 300/2008, (UE) n.o 167/2013, (UE) n.o 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 y (UE) 2019/2144 y las Directivas 2014/90/UE, (UE) 2016/797 y (UE) 2020/1828 (Reglamento de Inteligencia Artificial).

(3)  Directiva 2001/29/CE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 22 de mayo de 2001, relativa a la armonización de determinados aspectos de los derechos de autor y derechos afines a los derechos de autor en la sociedad de la información.

(El autor es Profesor Titular de Derecho Civil de la UAM y secretario del CIPI)

Julio ha sido un mes "movido" en lo que tiene que ver con la inteligencia artificial (IA) y la propiedad intelectual. La Comisión Europea presentó tres documentos muy relevantes que demuestran de una manera más que evidente cómo el legislador que aprobó el Reglamento (UE) 2024/1689, de 13 de junio, sobre IA, tuvo en mente el derecho de autor y los derechos conexos, y cómo puede afectarles esta nueva tecnología. Esos tres documentos son: 1) el Código de Buenas Prácticas (en adelante, CBP) para los modelos de IA de uso general (10 de julio); 2) las directrices sobre el ámbito de aplicación de las normas relativas a los modelos de IA de uso general (18 de julio); 3) la plantilla para presentar el resumen de los datos utilizados para el entrenamiento de modelos de uso general (24 de julio). Como se puede comprobar, la relación entre la IA y los derechos de propiedad intelectual es de plena actualidad. En esta entrada abordaré el CBP (disponible en: https://digital-strategy.ec.europa.eu/es/policies/contents-code-gpai), quedando relegado el comentario a los otros documentos para otra.

El CBP constituye una herramienta voluntaria para sus destinatarios, que ha sido preparada por expertos independientes. La adhesión al Código permite a los proveedores de modelos de IA de uso general demostrar el cumplimiento de sus obligaciones de una manera más fácil, reduciendo la carga administrativa y dándoles más seguridad jurídica que si utilizaran otros medios para ello. Los destinatarios de tales obligaciones podrán entender qué se espera que hagan para dar cumplimiento al Reglamento 2024/1689. Recuérdese que las obligaciones previstas en el capítulo III, sección 4, el capítulo V, el capítulo VII y el capítulo XII y el artículo 78 empezaron a ser aplicables a partir del 2 de agosto de 2025, a excepción del artículo 101, según su artículo 113.III.b), si bien el poder coercitivo de la Comisión para forzar su cumplimiento, incluso imponiendo multas, no comienza hasta el 2 de agosto de 2026. Además, los proveedores que introdujeron modelos en el mercado antes del 2 de agosto de 2025 deben cumplir con las obligaciones a más tardar el 2 de agosto de 2027. El Código consta de tres capítulos: uno dedicado a la transparencia, orientado al cumplimiento de las obligaciones establecidas en las letras a) y b) del artículo 53.1 Reglamento 2024/1689; otro relativo a los derechos de propiedad intelectual, que tiene que ver con la obligación recogida en la letra c) del artículo 53.1 Reglamento 2024/1689; y un tercero sobre seguridad, acorde con las obligaciones incluidas en los artículos 55 y 56 Reglamento 2024/1689. Por razones obvias, me centraré en el que tiene que ver con el respeto a los derechos de propiedad intelectual.

El CBP es una guía para demostrar el cumplimiento de estas obligaciones del Reglamento 2024/1689, pero la adhesión a él no constituye una evidencia de su cumplimiento [objetivo específico a) CBP] ni del cumplimiento de la normativa europea sobre propiedad intelectual [cdo. a) CBP]. Efectivamente, que un proveedor de IA haya decidido adherirse al CBP no presume que esté actuando conforme a la normativa, pues para ello debe implementar una serie de medidas que garanticen su cumplimiento. De nada sirve adherirse si luego los proveedores no establecen directrices para respetar el Derecho de la UE en materia de propiedad intelectual y para detectar y cumplir las reservas de derechos hechas conforme el artículo 4.3 Directiva 2019/790, que es a lo que obliga el artículo 53.1.c) Reglamento 2024/1689. Se trata ésta de una obligación de hacer, que requiere una actitud activa en el cumplimiento de los derechos de autor y de los derechos conexos. Asimismo, el CBP no afecta a la aplicación y cumplimiento del Derecho de la UE en materia de propiedad intelectual [cdo. b) CBP] ni a los acuerdos que los signatarios hayan establecido con los titulares de derechos sobre el uso autorizado de obras y prestaciones [cdo. e) CBP]. Además, el CBP afirma que los compromisos que se adquieran en virtud de este documento para dar cumplimiento a la obligación contenida en el artículo 53.1.c) Reglamento 2024/1689 son complementarios con la obligación establecida en el artículo 53.3.d) Reglamento 2024/1689, relacionada con la publicación de resúmenes sobre el contenido utilizado para entrenar los modelos de IA de uso general [cdo. f) CBP].

Todo proveedor de modelos de IA de uso general que firme el CBP está reconociendo, por este solo hecho, que el Derecho de la UE sobre derecho de autor y derechos conexos: a) está previsto en las directivas dirigidas a los Estados miembros y, para los fines que aquí se están contemplando, especialmente en la Directiva 2001/29, sobre derecho de autor y derechos conexos en la sociedad de la información, en la Directiva 2019/790, sobre derechos de autor y derechos conexos en el mercado único digital, y en la Directiva 2004/48, sobre cumplimiento de los derechos de propiedad intelectual; b) establece derechos de exclusiva que tienen una naturaleza preventiva, basada en el consentimiento previo a la hora de utilizar una obra o prestación protegida, salvo que resulte aplicable una excepción -algo que ha sido reiterado por el TJUE en muchas de sus sentencias [ej.: SSTJUE de 6 de marzo de 2025 (caso ONG, asunto C-575/23, pár. 106), de 20 de junio de 2024 (caso GEMA, asunto C-135/23, pár. 17) o de 11 de abril de 2024 (caso Citadines, asunto C-723/22, pár. 37)]-; c) establece una excepción para la minería de textos y datos en el artículo 4.1 Directiva 2019/790, que resultará aplicable cuando se cumplan dos condiciones básicas: 1) que se haya tenido un acceso legítimo al contenido protegido que se quiere utilizar a estos efectos, 2) que los titulares de derechos no hayan impedido expresamente la aplicación de la excepción reservándose los derechos de una manera adecuada, conforme al artículo 4.3 Directiva 2019/790 [cdo. c) CBP].

En este capítulo del CBP, el principal compromiso propuesto por la Comisión es el diseño de una política de respeto de los derechos de propiedad intelectual. Ahora bien, no se trata únicamente de diseñarla, sino también de mantenerla debidamente actualizada y de implementarla efectivamente. Con todo, esas medidas que dispongan en sus políticas deben ser acordes con la transposición que han hecho los Estados miembros de las normas europeas sobre derecho de autor y derechos conexos, y, en particular, con el artículo 4.3 Directiva 2019/790. Los signatarios son los responsables de garantizar esa concordancia. En consecuencia, deben respetarse los derechos de reproducción, distribución y comunicación pública, previstos en los artículos 2 a 4 Directiva 2001/29, o las excepciones incluidas en el artículo 5 Directiva 2001/29 y 3 a 6 Directiva 2019/790, entre otras cuestiones.

El capítulo del CBP dedicado a la propiedad intelectual prevé cinco medidas: 1) el diseño, la actualización y la implementación de una política de respeto a los derechos de propiedad intelectual; 2) la reproducción únicamente de obras y prestaciones respecto de las cuales se haya tenido acceso legítimo, cuando se lleva a cabo el entrenamiento de los modelos de IA a través de web-crawling; 3) la identificación y el respeto de las reservas de derechos realizadas por sus titulares, cuando se lleve a cabo ese web-crawling; 4) la mitigación del riesgo de infracciones a los derechos de propiedad intelectual en el output; 5) la designación de un punto de contacto con quien comunicarse y ante el cual los titulares de derechos puedan presentar las correspondientes quejas. La primera de estas medidas se centra en el momento en que se pone en el mercado de la UE el modelo de IA de uso general. Es a partir de entonces cuando esa política debe ponerse en marcha, si bien el respeto de los derechos de propiedad intelectual debe hacerse desde el mismo momento en que se entrena el modelo de IA. Las medidas 2 y 3 se refieren a dos momentos: la fase de entrenamiento y la fase de uso del modelo por parte de terceros. En ambos deben reproducirse únicamente obras y prestaciones de las que se tenga un acceso legítimo. Recuérdese que el entrenamiento puede hacerse no solo por el programador del modelo de IA, sino también por el propio usuario. Finalmente, las medidas 4 y 5 tienen que ver con la fase de uso del modelo por terceros. El output que puedan generar los usuarios al utilizar el modelo de IA no puede contravenir los derechos de propiedad intelectual y, si se producen infracciones, los titulares de tales derechos deben tener un punto de contacto al que dirigirse para poder reclamar.

La primera medida a adoptar por parte de los signatarios es el diseño, mantenimiento, actualización e implementación de una política de respeto del Derecho de la UE en materia de propiedad intelectual, cuando pongan en el mercado de la UE modelos de IA de uso general. Esta política, según el punto 1 de esta primera medida, debe incluirse en un documento único, debe incorporar las medidas establecidas en este capítulo del CBP y debe señalar quién es el responsable dentro de la organización para la implementación y el monitoreo de esta política -parece un rol similar al que juega el delegado de protección de datos-. No obstante, no se obliga a los proveedores de modelos de IA de uso general a poner esta política a disposición del público en toda su extensión, sino que se les anima a publicar un resumen de la misma, si bien debe estar actualizado (vid. punto 2 de la medida 1 CBP).

La segunda medida tiene como finalidad garantizar que únicamente se reproducen obras y prestaciones que sean accesibles de forma legítima a la hora de rastrear las webs para fines de minería en el sentido del artículo 2.2 Directiva 2019/790. Este fin debe cumplirse no sólo en el momento en que los programadores entrenan el modelo de IA, sino también cuando son los propios usuarios los que lo alimentan mediante contenidos protegidos por la propiedad intelectual. Esta medida viene a recoger el requisito de acceso legítimo ya previsto en el artículo 4 Directiva 2019/790 para llevar a cabo la minería. Para conseguir este objetivo, los signatarios asumen dos compromisos. El primero es no eludir, a la hora de hacer ese rastreo, las medidas tecnológicas efectivas, tal como son definidas en el artículo 6.3 Directiva 2001/29, que estén diseñadas para impedir o restringir actos no autorizados respecto de obras y prestaciones protegidas, debiéndose respetar, en particular, cualquier denegación o restricción de acceso impuesta tecnológicamente mediante modelos de suscripción o de pago [punto 1.a) de la medida 2 CBP]. Se trata de impedir los usos no autorizados no sólo por el titular de los derechos, sino también por la ley, si bien habrá que tener en cuenta el artículo 6.4 Directiva 2001/29, por lo que respecta a la relación entre las excepciones a los derechos de propiedad intelectual y las medidas tecnológicas. 

Este compromiso se refiere a todas las medidas tecnológicas en general y a las de control de acceso en especial. No obstante, sería conveniente distinguir entre las medidas tecnológicas anticopia y las medidas tecnológicas de control de acceso. No es posible concluir que el uso de cualquier medida tecnológica deba presumir la oposición a la minería, sino que este efecto dependerá del tipo de medida que se utilice por parte de los titulares de derechos. Si se trata de medidas anticopia, cabe presumir esa oposición. Sin embargo, si estamos ante medidas de control del acceso a la obra o prestación, no cabe presumir la oposición, pues cabe entender que, pagando o efectuando la suscripción, es posible la minería respecto de esa obra o prestación -salvo que se haya expresado de una manera más clara la reserva-. Lo único a lo que se refiere este compromiso es a no eludir, en estos casos, la medida tecnológica, pero no a dejar de utilizar tales contenidos.  

El segundo compromiso que deben asumir los proveedores es excluir del rastreo los sitios web que pongan a disposición del público contenidos protegidos y que, en el momento de ese rastreo, hayan sido reconocidos por los tribunales o por las autoridades públicas como infractores persistentes y reiterados de los derechos de autor y de los derechos conexos, en la UE y en el Espacio Económico Europeo (EEE) [punto 1.b) de la medida 2 CBP]. Para dar cumplimiento a este compromiso, se publicará, en algún sitio web de la UE, una lista dinámica de hipervínculos a estos sitios web, emitida por los organismos pertinentes de la UE y del EEE. Obsérvese que no se refiere a cualquier página web que ponga a disposición del público ilícitamente contenidos protegidos, sino únicamente a aquellos que hayan sido “etiquetados” como infractores reiterados por los organismos competentes. Por tanto, quedaría excluido de este compromiso el rastreo de: 1) sitios web que pongan a disposición del público contenidos protegidos de manera ilícita pero que aún no hayan sido declarados infractores por Tribunales u órganos administrativos; 2) sitios web que habiendo sido declarados infractores, no lo sean de manera reiterada, pero sigan permitiendo esos usos ilícitos. Esto podría llegar a poner en verdadero riesgo la protección de los derechos de propiedad intelectual, por no decir que la eficacia de esa lista dependerá su actualización, pues si no se mantiene al día, el cumplimiento del compromiso será bastante limitado. 

La tercera medida tiene por objetivo identificar y cumplir con la reserva de derechos cuando se produce el rastreo de sitios web. Para garantizar que los signatarios identifiquen y cumplan las reservas de derechos realizadas mediante medios de lectura mecánica de conformidad con el artículo 4.3 Directiva 2019/790, tanto si hacen ellos mismos el rastreo como si lo hacen terceros en su nombre para extraer o recopilar datos con fines de minería para el entrenamiento de modelos de IA de uso general, deben asumir dos compromisos. En primer lugar, se comprometen a emplear rastreadores web que lean y sigan las instrucciones expresadas de acuerdo con el protocolo de exclusión de robots (robots.txt), tal como se especifica en la Solicitud de Comentarios (Request for Comments – RFC) número 9309 del Grupo de Trabajo en Ingeniería de Internet (IETF), así como en cualquier versión posterior de dicho Protocolo respecto de la cual el IETF acredite su viabilidad técnica y su posibilidad de implementación tanto por los proveedores de IA como por los proveedores de contenidos, incluyendo los titulares de derechos [punto 1.a) de la medida 3 CBP]. Se trata éste de un método definido originalmente por Martijn Koster en 1994, destinado a controlar la forma en que el contenido ofrecido puede ser accedido por rastreadores (crawlers). En 2022, este protocolo fue ampliado y enmendado por ingenieros de Google (disponible en: https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9309.pdf). A pesar de su actualización, no resulta recomendable apoyarse en protocolos aún en desarrollo, pues esto genera incertidumbre técnica.

Y, en segundo lugar, se comprometen a identificar y cumplir con otros protocolos de lectura mecánica adecuados para expresar reservas de derechos de conformidad con el artículo 4.3 Directiva 2019/790 [punto 1.b) de la medida 3 CBP]. Se ponen como ejemplos los metadatos basados en activos o en la localización, que hayan sido adoptados por organizaciones internacionales o europeas de normalización y que hayan sido ampliamente acordados a través de procedimientos que hayan contado con la participación de los titulares de derechos, los proveedores de IA y otras posibles partes interesadas.

En definitiva, se trata de que los proveedores de modelos de IA de uso general respeten las reservas de derechos que hayan expresado los titulares de propiedad intelectual, oponiéndose a la minería de textos y datos mediante medios de lectura mecánica adecuados. El CBP se refiere al protocolo de exclusión de robots y a los metadatos, pero hay muchos más. El protocolo de exclusión de robots es la manera más habitual que utilizan los sitios web para indicar a los rastreadores a qué partes pueden acceder y a cuáles no. Ahora bien, no es un mecanismo de control de acceso real, pues el archivo robots.txt no bloquea físicamente a los robots, sino que lo que hace es publicar instrucciones que los rastreadores deben decidir si obedecen o no. De ahí que el RFC número 9309 a que alude el CBP aclare que este protocolo es una convención voluntaria, no un permiso ni una prohibición jurídicamente vinculante en sí mismo. Así, los rastreadores respetuosos normalmente cumplirán lo que se les indica, pero un bot malicioso o uno que no siga el estándar podrá ignorar las reglas y acceder igualmente al contenido. Podría decirse que el protocolo robots.txt funciona como un cartel en la puerta donde se indica “no pasar”, pero sería necesario “cerrar con llave esa puerta”, un control de acceso real, como podría ser un mecanismo de autenticación o un firewall. Algo similar ocurre con los metadatos, que se caracterizan por la voluntariedad en su cumplimiento. Ese carácter voluntario se ve ahora comprometido por el CBP, al establecer la adopción del compromiso de respetar los robots.txt y los metadatos utilizados por los titulares de derechos para oponerse a la minería conforme al artículo 4.3 Directiva 2019/790. Dicho esto, el CBP, a través de esta medida, está poniendo una carga excesiva a los titulares de derechos, que tendrán que expresar la reserva de sus derechos a través de formatos específicos que sean adecuados para ser detectados por los proveedores y que la hagan valer. No hay que olvidar, además, que el uso de determinados mecanismos para expresar la reserva puede afectar, al mismo tiempo, a la indexación en buscadores de los contenidos o a su disponibilidad en Internet. Sería bueno, para evitar estos efectos negativos, que se creara un protocolo único de metadatos para llevar a cabo la reserva de derechos que estuviera avalado por la UE y que fuera fácil de implementar por los titulares de derechos.

El CBP señala que el compromiso anterior no afecta al derecho de los titulares de propiedad intelectual a reservarse expresamente el uso de obras y prestaciones para fines de minería conforme al artículo 4.3 Directiva 2019/790 de cualquier manera apropiada, como medios de lectura mecánica en el caso de contenidos puestos a disposición online o por cualesquiera otros medios (punto 2 de la medida 3 CBP). Efectivamente, los proveedores de modelos de IA de uso general no sólo deben respetar los protocolos adoptados por los titulares de derechos como expresión de su oposición a la minería, sino que también deben respetar esa reserva de derechos en otras situaciones. A saber: a) cuando los proveedores utilizan mecanismos de rastreo para el entrenamiento de los modelos y los titulares expresan la reserva de derechos mediante mecanismos distintos a los protocolos apuntados en el punto 1 de la medida 3 CBP; b) cuando los proveedores no utilizan mecanismos de rastreo, sino que llevan a cabo un entrenamiento más “manual”. Cabe recordar que la Directiva 2019/790 no obliga a los titulares de derechos a oponerse mediante protocolos, sino que pueden utilizar otros tipos de medidas de lectura mecánica, cuando ponen sus contenidos a disposición del público online, o incluso declaraciones de voluntad en contra de la minería, no legibles por una máquina. Este punto 2 de la medida 3 CBP y el propio artículo 4.3 Directiva 2019/790 hablan de reservas hechas de “manera adecuada”, citando, a título de ejemplo, los medios de lectura mecánica -el CBP abre la posibilidad de usar “otros medios”-.

Pero el CBP va más allá y establece, en ese mismo punto 2, que este compromiso, el del punto 1 de la medida 3, no afecta a la aplicación del Derecho de la UE en materia de propiedad intelectual para proteger el contenido extraído o rastreado de Internet por terceros y utilizado por los signatarios para los fines de minería y entrenamiento de los modelos de IA de uso general. Por tanto, no sólo se trata de respetar las reservas de derechos, sino también toda la propiedad intelectual en general. De esta manera, se generará responsabilidad no sólo si se incumple una reserva de derechos, sino también si se rastrea y se extrae un contenido online cuyo titular consiente la minería, pero el proveedor va más allá de lo permitido a través de la excepción.

Asimismo, se anima a los signatarios a apoyar los mecanismos señalados en las letras a) y b) del punto 1 de esta medida 3, y a participar voluntariamente y de buena fe en conversaciones con los titulares de derechos y con otras partes interesadas, con el objetivo de desarrollar protocolos y estándares de lectura mecánica adecuados para expresar la reserva de derechos de conformidad con el artículo 4.3 Directiva 2019/790 (punto 3 de la medida 3 CBP).

Además, los signatarios se comprometen a adoptar las medidas pertinentes para permitir que los titulares de derechos afectados obtengan información sobre los rastreadores web utilizados, sus protocolos robots.txt y otras medidas que un signatario haya adoptado para identificar y cumplir con las reservas de derechos expresadas conforme al artículo 4.3 Directiva 2019/790, en el momento del rastreo (punto 4 de la medida 3 CBP). Este compromiso se desdobla en dos medidas: 1) la publicación de dicha información; 2) el establecimiento de un medio para que los titulares de derechos afectados sean automáticamente notificados cuando dicha información sea actualizada, sin perjuicio del derecho de información previsto en el artículo 8 Directiva 2004/48. Esto demuestra que la facultad de oposición otorgada por el artículo 4.3 Directiva 2019/790 no solamente funciona a priori, antes de proceder a la explotación de la obra o prestación por parte del titular, sino también a posteriori. Podría ocurrir que un titular de derechos, de inicio, no se hubiera opuesto a la minería y que, tras descubrir que su contenido está siendo utilizado para entrenar un modelo de IA de uso general a través de la información publicada por su proveedor, decida oponerse. 

Por último, en esta tercera medida se insta a los signatarios que suministren un motor de búsqueda online, tal como se define en el artículo 3.j) Reglamento 2022/2065, o ejerzan el control sobre un prestador que suministre tal servicio, a adoptar las medidas oportunas para garantizar que el cumplimiento de las reservas de derechos realizadas en el marco de la minería de textos y datos, así como el entrenamiento de modelos de IA de uso general, no produzca de manera directa efectos adversos en la indexación del contenido a través de sus motores de búsqueda, de los dominios y/o de las URLs respecto de las cuales se haya expresado la correspondiente reserva de derechos. Se pretende evitar que los proveedores de modelos de IA penalicen a aquellos titulares que se hayan reservado sus derechos, haciéndolos desaparecer o indexándolos en peores puestos cuando ofrecen los resultados de sus motores de búsqueda. Deben tratar en condiciones de igualdad a los titulares que no se reservan sus derechos y permiten el entrenamiento de los modelos de IA con sus obras y prestaciones, y a los titulares que se oponen a ello. De hecho, el Reglamento, entre otros, plantea como objetivo evitar que los algoritmos de recomendación favorezcan sistemáticamente ciertas obras y prestaciones en detrimento de otras. De ahí que obligue a los proveedores de modelos de IA a informar sobre cómo funcionan sus sistemas de recomendación, evitando así la opacidad algorítmica. Se trataría de conseguir, en definitiva, una oferta plural y no discriminatoria, favoreciendo la diversidad cultural, algo que va en la línea del artículo 167.4 TFUE y del Convenio de la UNESCO de 2005 sobre la Protección y Promoción de la Diversidad de las Expresiones Culturales.

La cuarta medida que incorpora el CBP tiene que ver con la necesidad de mitigar el riesgo de que un modelo de IA de uso general dé lugar a resultados (outputs) que infrinjan los derechos de propiedad intelectual. El CBP establece que esta medida cuarta se aplica con independencia de si un signatario integra el modelo en su propio sistema de IA o si el modelo se suministra a otra entidad en virtud de una relación contractual (punto 2 de la medida 4 CBP). Para conseguir ese objetivo, el Código plantea dos compromisos que tendrían que asumir los signatarios. En primer lugar, implantar salvaguardas técnicas adecuadas y proporcionadas destinadas a evitar que estos modelos generen resultados que reproduzcan, de tal manera que se produzca una infracción, los contenidos con los que han sido entrenados y que están protegidos por la propiedad intelectual [punto 1.a) de la medida 4 CBP]. Conviene tener presente que no se trata de evitar cualquier reproducción de obras y prestaciones en el resultado generado por la IA, sino de evitar únicamente aquellas que constituyan una infracción. Recuérdese, a estos efectos, que la excepción de minería contemplada en el artículo 4 Directiva 2019/790 únicamente permite la reproducción de contenidos protegidos como input, esto es, como material para entrenar el modelo, pero no ampara su reproducción en el output. En cambio, sí permitiría la reproducción en los resultados cuando ésta no constituya una infracción, como podría ser el caso en el que se utiliza la IA para generar una parodia, excepción que permite reproducir y transformar determinados elementos característicos de la obra originaria en la obra derivada con el fin de que el público haga mentalmente la asociación entre una y otra, y produzca el efecto humorístico. No obstante, este compromiso es bastante ambiguo, por cuanto no define qué salvaguardas se consideran adecuadas y proporcionadas, dejando una excesiva discrecionalidad al proveedor (ej.: filtros de similitud entre outputs y los contenidos de entrenamiento, mecanismos para detectar el plagio, watermarking).

El segundo compromiso que tendrían que adoptar los signatarios es prohibir, en su política de uso, en sus términos y condiciones o en documentos equivalentes, la utilización de los modelos de tal manera que se infrinjan los derechos de propiedad intelectual, o, en el caso de modelos de IA de uso general distribuidos bajo licencias libres y de código abierto, advertir a los usuarios de la prohibición de usos infractores de los derechos de propiedad intelectual en la documentación que acompañe al modelo [punto 1.b) de la medida 4 CBP]. Así, los usuarios de estos modelos de IA deben ser conscientes de que no pueden vulnerar los derechos de autor y los derechos conexos a través de estas herramientas (ej.: entrenándolos con contenidos a los que hayan tenido un acceso ilícito). La eficacia de esta medida es bastante relativa, por cuanto, hoy en día, muchos sitios web advierten de esta cuestión y, a pesar de ello, se siguen cometiendo infracciones. Hay un exceso de confianza en estas políticas de uso, que vienen a jugar un rol más declarativo que preventivo. El proveedor debería plantearse el contemplar algún tipo de sanción para el usuario que incumpla (ej.: el cierre o la suspensión de la suscripción).

Finalmente, la quinta medida se refiere a la designación de un punto de contacto para permita la presentación de reclamaciones. A estos efectos, los signatarios se comprometen a establecer un punto de contacto para la comunicación electrónica con los titulares de derechos afectados y a proporcionar información fácilmente accesible al respecto (punto 1 de la medida 5 CBP). Además, se comprometen a establecer un mecanismo que permita a los titulares de derechos afectados y a sus representantes autorizados, como pudieran ser las entidades de gestión, presentar, por vía electrónica, reclamaciones debidamente fundamentadas relativas al incumplimiento por parte de los signatarios de sus compromisos conforme al CBP, así como a proporcionar información fácilmente accesible al respecto (punto 2 de la medida 5 CBP). El Código señala que los signatarios deben actuar de forma diligente, no arbitraria y en un plazo razonable ante las reclamaciones, salvo que sean manifiestamente infundadas o que el signatario ya haya respondido a una idéntica presentada por el mismo titular de derechos. No obstante, este compromiso no afecta a las medidas, recursos y sanciones disponibles para hacer cumplir los derechos de propiedad intelectual conforme al Derecho de la UE y al Derecho nacional de los Estados miembros en esta materia. Como no podía ser de otro modo, este mecanismo no impide que los titulares de propiedad intelectual ejerciten las correspondientes acciones en defensa de sus derechos. 

Esta medida plantea varias inseguridades. En primer lugar, la de determinar cuándo una reclamación está suficientemente fundada como para que el proveedor del modelo de IA se tome la molestia de tramitarla. Está claro que un mínimo de fundamentación deben tener, para así evitar el riesgo de saturación a los proveedores con quejas nimias -piénsese, por ejemplo, que un proveedor pequeño puede no tener la infraestructura necesaria para gestionar un elevado número de reclamaciones de manera eficiente, de ahí que el considerando d) CBP señale que, en el cumplimiento de los compromisos, deberá tenerse en cuenta el tamaño de los proveedores, permitiendo la flexibilidad-. Quizá sería conveniente que, desde la UE, se estableciera un formulario común que ayude a los titulares de derechos a presentarlas debidamente fundamentadas. Y, en segundo lugar, la ausencia de un plazo claro y obligatorio en el que el proveedor deba responder a la reclamación. Habría sido más eficiente establecer un plazo al estilo de lo que ocurre en el Derecho de consumo (ej.: treinta días naturales). La Oficina de IA deberá supervisar y hacer seguimiento de estos procesos para comprobar que se siguen los compromisos asumidos conforme al CBP, pues habrá que evitar que los proveedores incurran en arbitrariedad a la hora de resolverlas o en una desestimación sistemática sin ningún tipo de justificación. Al menos, las decisiones de los proveedores deberían ser recurribles ante la Oficina. Incluso no sería descabellado exigir a éstos que publiquen periódicamente, y en virtud del principio de transparencia, el número de quejas recibidas, el tiempo medio de respuesta y el porcentaje de quejas aceptadas y rechazadas.

En definitiva, el CBP tiene un objetivo claro y alineado con la normativa europea en materia de propiedad intelectual. Sin embargo, la falta de obligatoriedad en la adhesión y su carácter orientativo pudieran llevar al código a constituir una herramienta insuficiente para la protección de estos derechos. A ello contribuye también la ambigüedad en determinadas medidas técnicas. Considero que habría sido más eficiente presentarlo como un documento de mínimos, a partir del cual los proveedores tienen libertad y flexibilidad para dar cumplimiento con los compromisos. Habrá que esperar a ver si verdaderamente cumple su cometido.

(El autor es estudiante de la XIX Edición del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y NN.TT.)

Las implicaciones de la inteligencia artificial (IA) han sido el foco principal de reflexión y debate en relación con los derechos de propiedad intelectual en los últimos tiempos. Este fenómeno ha provocado y seguirá provocando un cambio de paradigma en la concepción y configuración de los derechos de autor y afines. El debate en torno a la IA y su conexión con la propiedad intelectual tiene tantos capítulos como fases tiene el proceso de creación y uso de los modelos de IA.

En este artículo, la reflexión se centra en la fase de entrenamiento. Para desarrollar modelos de IA de uso general, incluyendo modelos generativos como ChatGPT, Copilot o Gemini, es necesario "entrenarlos", es decir, introducir textos y/o datos para el proceso de aprendizaje del modelo. Estos datos configuran la "experiencia" del modelo y son la fuente de la que extrae la información necesaria para cumplir su función.

Uno de los pasos clave en este entrenamiento es la minería de textos y datos. Este proceso se define en la Directiva (UE) 2019/790, de 17 de abril de 2019, sobre los derechos de autor y derechos afines en el mercado único digital (Directiva 2019/790) (1), en el artículo 2, apartado 2, como "toda técnica analítica automatizada destinada a analizar textos y datos en formato digital a fin de generar información que incluye, sin carácter exhaustivo, pautas, tendencias o correlaciones". Estos textos y datos pueden ser mera información o contenidos protegidos por derechos de propiedad intelectual.

En el proceso de minado se realizan actos de reproducción del contenido o de extracción cuando se trata de una base de datos, y estos actos los contempla la legislación en propiedad intelectual, definiendo quién y cómo los puede realizar. Por lo tanto, en la pugna entre el respeto absoluto de los derechos de propiedad intelectual y el desarrollo de la IA, el legislador se ha decantado por una vía intermedia: establecer la minería de textos y datos como un límite a los derechos de autor y a los derechos conexos, siempre que se cumplan determinadas condiciones.

Así, la Directiva 2019/790 incorpora este límite o excepción. En el artículo 3 se establece una excepción aplicable a las reproducciones y extracciones de obras y otras prestaciones protegidas realizadas por organismos de investigación e instituciones responsables del patrimonio cultural con fines de investigación científica. El artículo 4 no establece un límite en sentido estricto, sino una especie de licencia implícita aplicable a las reproducciones y extracciones de obras y otras prestaciones protegidas realizadas por cualquier otro usuario o para fines diferentes de la investigación científica.

Esta última es en la que se centra el presente estudio, ya que en ella el titular de los derechos tiene la capacidad de reservarse los usos mediante el mecanismo de autoexclusión voluntaria, también conocido como opt out.

En noviembre del pasado año, el Ministerio de Cultura publicó un Proyecto de Real Decreto (2) titulado "Proyecto de Real Decreto por el que se regula la concesión de licencias colectivas ampliadas para la explotación masiva de obras y prestaciones protegidas por derechos de propiedad intelectual para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial de uso general".

El objetivo del proyecto era desarrollar el artículo 67 del Real Decreto Ley 24/2021, en el que está traspuesto el límite de minería, para otorgar un mandato ex lege a las entidades de gestión para la concesión de licencias en nombre de los titulares, tanto de los que han autorizado a la entidad correspondiente mediante un contrato de gestión como de los que no lo han hecho.

Este Proyecto de Real Decreto fue retirado a finales de enero. El objeto de este estudio es analizar algunas razones por las cuales el mecanismo de licencia colectiva con efecto ampliado no es el más adecuado para la minería de textos y datos para sistemas de IA.

Las licencias colectivas con efecto ampliado son un mecanismo regulado en el artículo 12 de la Directiva 2019/790. Permiten a los Estados miembros establecer la extensión de los acuerdos de licencias que otorgan las entidades de gestión para que estos abarquen también los derechos de titulares a los cuales no representan. Los titulares que no han mandatado la gestión a la entidad correspondiente tienen la capacidad de oponerse de forma expresa a esta extensión, ya que el mecanismo no supone el paso a un sistema de gestión colectiva obligatoria.

Es importante delimitar a qué colectivo afectaría este mecanismo. Se trata de los titulares que han ejercido su derecho al opt out y han retenido para sí la facultad de autorizar la minería de textos y datos. Al resto de titulares, los que no han ejercitado el opt out, se les aplica la excepción del artículo 4 de la Directiva 2019/790, y no se requiere la obtención de licencia para el minado de sus obras y prestaciones.

El Proyecto de Real Decreto asumía que los titulares que ejercen el opt out buscan un rédito económico mediante una remuneración por la gestión colectiva, sin que se sustente esta afirmación en ningún dato estadístico o informe. La realidad es que, quien realiza esta reserva expresa de derechos manifiesta su voluntad de retener los derechos exclusivos frente al uso, en este caso, para la minería de textos y datos. Esa decisión podría responder a una verdadera voluntad de que las obras y prestaciones protegidas por derechos de propiedad intelectual no fueran utilizadas en el entrenamiento de sistemas de IA generativa (3), no como una herramienta para lograr su monetización.

La jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE), en sentencias como Painer (4) o Infopaq (5), defiende que los derechos exclusivos deben entenderse de manera que permitan a los titulares controlar no solo la explotación económica de sus obras y prestaciones, sino también cualquier acto que pueda afectar su uso. Esto incluye la capacidad de autorizar o prohibir la reproducción, distribución, comunicación pública y transformación de sus obras.

La implementación de una licencia colectiva con efecto ampliado afecta a este ejercicio pleno de los derechos exclusivos. Como con toda norma que tenga carácter excepcional por su afectación, el legislador debe partir de hechos suficientemente contrastados gracias a análisis estadísticos e informes, para, oídas todas las partes concernidas, acreditada su necesidad, ponderarla y aplicarla de la manera menos perjudicial para los derechos afectados. En el caso del Proyecto de Real Decreto, esta operación no se realizó.

El proyecto partía de dos premisas para justificar la implementación de una licencia colectiva ampliada. La primera, que los titulares que ejercen el opt out buscan licenciar sus obras colectivamente debido a la dificultad o imposibilidad de gestionar licencias individuales. Sin embargo, esta afirmación no ha sido apoyada con datos e informaciones obtenidos con el más elemental rigor.

La segunda premisa asumía que, para la mayoría de estos titulares, las condiciones de la licencia no son una cuestión importante, preocupándoles únicamente las condiciones económicas.

El legislador europeo, en el considerando 18 de la Directiva 2019/790, expone que cuando un titular se reserva los derechos exclusivos sobre la minería de textos y datos, lo hace para "evitar la prospección de textos y datos". Por lo tanto, esta reserva no se hace exclusivamente para obtener un rédito económico. Así se desprende también del considerando 105 del Reglamento de Inteligencia Artificial (6).

Sin este trabajo previo de investigación riguroso que acredite las premisas de necesidad, el legislador español no tiene fundamento para afectar de tal manera la facultad de los titulares de ejercer el opt out. De lo contrario, se estaría expropiando un derecho de propiedad privada sin justificar una medida de tal magnitud.

La posición del TJUE en la sentencia Marc Soulier (7) es relevante. En este caso, una ley francesa permitía que una sociedad de gestión colectiva otorgara licencias para la explotación digital de libros fuera del circuito comercial, presumiendo el consentimiento de los autores por falta de oposición.

El TJUE interpretó que esta presunción no estaba justificada, ya que no existía prueba de que la intención de los autores fuera continuar explotando sus obras mediante gestión colectiva. En consecuencia, una normativa nacional similar en el ámbito de la minería de textos y datos podría recibir la misma respuesta.

Algunos podrían argumentar que los titulares tienen la capacidad de excluir sus obras de la licencia mediante un segundo opt out ante la entidad de gestión correspondiente. Sin embargo, esta facultad de exclusión no hace por sí misma que el mecanismo sea adecuado ni justifica su implementación. La justificación debe venir de la necesidad e idoneidad del mecanismo en sí, no de la capacidad de realizar un opt out adicional.

Obligar a los titulares que ya han efectuado el opt out a realizar un segundo opt out es desproporcionado respecto a la configuración de la excepción del artículo 4 de la Directiva 2019/790. El legislador europeo diseñó mecanismos de reserva de derechos que los titulares pueden ejecutar en su entorno, por ejemplo, mediante indicaciones en la obra o en su página web. La Directiva permite que los titulares ejerciten el opt out de manera sencilla y efectiva, sin cargas adicionales.

El mecanismo propuesto en el proyecto de RD implicaba que el titular debía manifestar nuevamente su posición, esta vez ante las entidades de gestión correspondientes. Si un titular tenía obras que correspondían a diferentes entidades, debía realizar tantos opt out como entidades pudieran licenciar sus obras. Esto rompe el equilibrio que buscaba el legislador europeo y podría haberse considerado contrario a la Directiva 2019/790.

Además, las entidades de gestión habrían estado obligadas a publicitar adecuadamente la existencia de la licencia colectiva y los mecanismos necesarios para que los titulares hubieran podido excluir sus obras. Esto habría implicado una carga adicional tanto para los titulares como para las entidades de gestión. La misma actuación que se exigiría en el mecanismo propuesto es la que deben realizar los titulares que desean mandatar voluntariamente a las entidades de gestión.

Por consiguiente, el mandato voluntario es la opción más protectora de los derechos de los titulares y respeta el equilibrio establecido por el legislador europeo en la configuración de la excepción a la minería de textos y datos.

Además, existe una razón de peso por la que las entidades de gestión no pueden ser mandatarias del derecho exclusivo en virtud de un mecanismo de licencia colectiva con efecto ampliado. Según el artículo 12.3.a) de la Directiva 2019/790, las entidades de gestión deben ser "suficientemente representativas de los titulares de derechos por lo que se refiere al tipo pertinente de obras u otras prestaciones y de los derechos objeto de la licencia".

En este caso, los titulares relevantes son aquellos que han ejercido el opt out. Para cumplir con la exigencia de representatividad, las entidades de gestión españolas deberían contar con un número suficientemente representativo de mandatos de estos titulares para gestionar su derecho exclusivo. Esta situación no se ha verificado, por lo que, a la luz de la normativa europea, las entidades de gestión españolas no cuentan con la representatividad requerida.

En conclusión, el mecanismo que proponía el Proyecto de Real Decreto, tanto desde el punto de vista de los titulares afectados como desde el de las entidades de gestión, era contrario a la concepción jurídica de los derechos exclusivos y del propio mecanismo de licencia colectiva regulado por el legislador europeo.

En relación con la potestad del Gobierno para regular mediante Real Decreto las licencias colectivas con efecto ampliado, conviene tener en cuenta lo que se expone en las observaciones del CIPI al proyecto (8), donde se realiza un análisis más profundo sobre esta cuestión y se ponen de manifiesto diversas deficiencias jurídicas del texto propuesto.

Tal y como se explica allí, no es posible limitar un derecho exclusivo como el de reproducción mediante una norma reglamentaria, ya que el derecho de propiedad intelectual, en cuanto manifestación del derecho de propiedad reconocido en el artículo 33 de la Constitución Española, solo puede ser regulado por ley, conforme a lo dispuesto en el artículo 53.1. Cualquier otra vía supondría una vulneración del principio de jerarquía normativa establecido en el artículo 9.3 de la Constitución.

Además, como última reflexión que saco de la lectura de un informe de la revista Pe.i (9), si el Real Decreto hubiera prosperado y se implementara el mecanismo de licencia colectiva con efecto ampliado para la minería de textos y datos, la consecuencia podría ser contraria a la buscada por el legislador español. Podría producirse un traslado en masa de las empresas tecnológicas, que situarían sus servidores en otros estados para sortear la aplicación del mecanismo, produciendo el resultado opuesto al deseado.

Entendiendo el interés del legislador español por abordar las implicaciones de la IA en relación con los derechos de autor, es importante no apresurarse en adoptar medidas que puedan generar más problemas que soluciones. A veces, la mejor manera de resolver un problema es no crearlo.

(1) https://www.boe.es/doue/2019/130/L00092-00125.pdf

(2) https://efe.com/ciencia-y-tecnologia/2025-01-28/cultura-licencias-ia-inteligencia-artificial-decreto/

(3) Así, por ejemplo, la cláusula-tipo propuesta por PASAVE en https://pasave.org/clausula puesta en relación con el manifiesto de esta plataforma.

(4) Painer, C-145/10, de 1 de diciembre de 2011, EU:C:2011:798

(5) Infopaq International, C-5/08, de 16 de julio de 2009, EU:C:2009:465

(6) https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2024-81079

(7) Marc Soulier y Doke, C-301/15, de 16 de noviembre de 2016, EU:C:2016:878

(8) Aportaciones del CIPI, al Proyecto de R.D, realizado por Pilar Cámara Águila, Sebastián López Maza, Gemma Minero Alejandre y Carla Bragado Herrero de Egaña https://www.pei-revista.com/numeros-publicados/n%C3%BAmero-78-septiembre-diciembre-2024/aportaciones-del-cipi,-al-proyecto-de-r-d-por-el-que-se-regula-la-concesi%C3%B3n-de-licencias-colectivas-ampliadas-para-la-explotaci%C3%B3n-masiva-de-obras-detail

(9) Informe realizado por los abogados Rafael Sánchez Aristi y Álvaro Bourkaib Fernández de Córdoba https://www.pei-revista.com/numeros-publicados/n%C3%BAmero-77-mayo-agosto-2-024/informe-sobre-el-posible-establecimiento-de-un-mecanismo-de-licencia-colectiva-con-efecto-ampliado,-o-de-remuneraci%C3%B3n-o-compensaci%C3%B3n-equitativa-de-gesti%C3%B3n-colectiva-obligatoria

(El autor es estudiante de la XIX Edición del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y NN.TT.)

Las implicaciones de la inteligencia artificial (IA) han sido el foco principal de reflexión y debate en relación con los derechos de propiedad intelectual en los últimos tiempos. Este fenómeno ha provocado y seguirá provocando un cambio de paradigma en la concepción y configuración de los derechos de autor y afines. El debate en torno a la IA y su conexión con la propiedad intelectual tiene tantos capítulos como fases tiene el proceso de creación y uso de los modelos de IA.

En este artículo, la reflexión se centra en la fase de entrenamiento. Para desarrollar modelos de IA de uso general, incluyendo modelos generativos como ChatGPT, Copilot o Gemini, es necesario "entrenarlos", es decir, introducir textos y/o datos para el proceso de aprendizaje del modelo. Estos datos configuran la "experiencia" del modelo y son la fuente de la que extrae la información necesaria para cumplir su función.

Uno de los pasos clave en este entrenamiento es la minería de textos y datos. Este proceso se define en la Directiva (UE) 2019/790, de 17 de abril de 2019, sobre los derechos de autor y derechos afines en el mercado único digital (Directiva 2019/790) (1), en el artículo 2, apartado 2, como "toda técnica analítica automatizada destinada a analizar textos y datos en formato digital a fin de generar información que incluye, sin carácter exhaustivo, pautas, tendencias o correlaciones". Estos textos y datos pueden ser mera información o contenidos protegidos por derechos de propiedad intelectual.

En el proceso de minado se realizan actos de reproducción del contenido o de extracción cuando se trata de una base de datos, y estos actos los contempla la legislación en propiedad intelectual, definiendo quién y cómo los puede realizar. Por lo tanto, en la pugna entre el respeto absoluto de los derechos de propiedad intelectual y el desarrollo de la IA, el legislador se ha decantado por una vía intermedia: establecer la minería de textos y datos como un límite a los derechos de autor y a los derechos conexos, siempre que se cumplan determinadas condiciones.

Así, la Directiva 2019/790 incorpora este límite o excepción. En el artículo 3 se establece una excepción aplicable a las reproducciones y extracciones de obras y otras prestaciones protegidas realizadas por organismos de investigación e instituciones responsables del patrimonio cultural con fines de investigación científica. El artículo 4 no establece un límite en sentido estricto, sino una especie de licencia implícita aplicable a las reproducciones y extracciones de obras y otras prestaciones protegidas realizadas por cualquier otro usuario o para fines diferentes de la investigación científica.

Esta última es en la que se centra el presente estudio, ya que en ella el titular de los derechos tiene la capacidad de reservarse los usos mediante el mecanismo de autoexclusión voluntaria, también conocido como opt out.

En noviembre del pasado año, el Ministerio de Cultura publicó un Proyecto de Real Decreto (2) titulado "Proyecto de Real Decreto por el que se regula la concesión de licencias colectivas ampliadas para la explotación masiva de obras y prestaciones protegidas por derechos de propiedad intelectual para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial de uso general".

El objetivo del proyecto era desarrollar el artículo 67 del Real Decreto Ley 24/2021, en el que está traspuesto el límite de minería, para otorgar un mandato ex lege a las entidades de gestión para la concesión de licencias en nombre de los titulares, tanto de los que han autorizado a la entidad correspondiente mediante un contrato de gestión como de los que no lo han hecho.

Este Proyecto de Real Decreto fue retirado a finales de enero. El objeto de este estudio es analizar algunas razones por las cuales el mecanismo de licencia colectiva con efecto ampliado no es el más adecuado para la minería de textos y datos para sistemas de IA.

Las licencias colectivas con efecto ampliado son un mecanismo regulado en el artículo 12 de la Directiva 2019/790. Permiten a los Estados miembros establecer la extensión de los acuerdos de licencias que otorgan las entidades de gestión para que estos abarquen también los derechos de titulares a los cuales no representan. Los titulares que no han mandatado la gestión a la entidad correspondiente tienen la capacidad de oponerse de forma expresa a esta extensión, ya que el mecanismo no supone el paso a un sistema de gestión colectiva obligatoria.

Es importante delimitar a qué colectivo afectaría este mecanismo. Se trata de los titulares que han ejercido su derecho al opt out y han retenido para sí la facultad de autorizar la minería de textos y datos. Al resto de titulares, los que no han ejercitado el opt out, se les aplica la excepción del artículo 4 de la Directiva 2019/790, y no se requiere la obtención de licencia para el minado de sus obras y prestaciones.

El Proyecto de Real Decreto asumía que los titulares que ejercen el opt out buscan un rédito económico mediante una remuneración por la gestión colectiva, sin que se sustente esta afirmación en ningún dato estadístico o informe. La realidad es que, quien realiza esta reserva expresa de derechos manifiesta su voluntad de retener los derechos exclusivos frente al uso, en este caso, para la minería de textos y datos. Esa decisión podría responder a una verdadera voluntad de que las obras y prestaciones protegidas por derechos de propiedad intelectual no fueran utilizadas en el entrenamiento de sistemas de IA generativa (3), no como una herramienta para lograr su monetización.

La jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE), en sentencias como Painer (4) o Infopaq (5), defiende que los derechos exclusivos deben entenderse de manera que permitan a los titulares controlar no solo la explotación económica de sus obras y prestaciones, sino también cualquier acto que pueda afectar su uso. Esto incluye la capacidad de autorizar o prohibir la reproducción, distribución, comunicación pública y transformación de sus obras.

La implementación de una licencia colectiva con efecto ampliado afecta a este ejercicio pleno de los derechos exclusivos. Como con toda norma que tenga carácter excepcional por su afectación, el legislador debe partir de hechos suficientemente contrastados gracias a análisis estadísticos e informes, para, oídas todas las partes concernidas, acreditada su necesidad, ponderarla y aplicarla de la manera menos perjudicial para los derechos afectados. En el caso del Proyecto de Real Decreto, esta operación no se realizó.

El proyecto partía de dos premisas para justificar la implementación de una licencia colectiva ampliada. La primera, que los titulares que ejercen el opt out buscan licenciar sus obras colectivamente debido a la dificultad o imposibilidad de gestionar licencias individuales. Sin embargo, esta afirmación no ha sido apoyada con datos e informaciones obtenidos con el más elemental rigor.

La segunda premisa asumía que, para la mayoría de estos titulares, las condiciones de la licencia no son una cuestión importante, preocupándoles únicamente las condiciones económicas.

El legislador europeo, en el considerando 18 de la Directiva 2019/790, expone que cuando un titular se reserva los derechos exclusivos sobre la minería de textos y datos, lo hace para "evitar la prospección de textos y datos". Por lo tanto, esta reserva no se hace exclusivamente para obtener un rédito económico. Así se desprende también del considerando 105 del Reglamento de Inteligencia Artificial (6).

Sin este trabajo previo de investigación riguroso que acredite las premisas de necesidad, el legislador español no tiene fundamento para afectar de tal manera la facultad de los titulares de ejercer el opt out. De lo contrario, se estaría expropiando un derecho de propiedad privada sin justificar una medida de tal magnitud.

La posición del TJUE en la sentencia Marc Soulier (7) es relevante. En este caso, una ley francesa permitía que una sociedad de gestión colectiva otorgara licencias para la explotación digital de libros fuera del circuito comercial, presumiendo el consentimiento de los autores por falta de oposición.

El TJUE interpretó que esta presunción no estaba justificada, ya que no existía prueba de que la intención de los autores fuera continuar explotando sus obras mediante gestión colectiva. En consecuencia, una normativa nacional similar en el ámbito de la minería de textos y datos podría recibir la misma respuesta.

Algunos podrían argumentar que los titulares tienen la capacidad de excluir sus obras de la licencia mediante un segundo opt out ante la entidad de gestión correspondiente. Sin embargo, esta facultad de exclusión no hace por sí misma que el mecanismo sea adecuado ni justifica su implementación. La justificación debe venir de la necesidad e idoneidad del mecanismo en sí, no de la capacidad de realizar un opt out adicional.

Obligar a los titulares que ya han efectuado el opt out a realizar un segundo opt out es desproporcionado respecto a la configuración de la excepción del artículo 4 de la Directiva 2019/790. El legislador europeo diseñó mecanismos de reserva de derechos que los titulares pueden ejecutar en su entorno, por ejemplo, mediante indicaciones en la obra o en su página web. La Directiva permite que los titulares ejerciten el opt out de manera sencilla y efectiva, sin cargas adicionales.

El mecanismo propuesto en el proyecto de RD implicaba que el titular debía manifestar nuevamente su posición, esta vez ante las entidades de gestión correspondientes. Si un titular tenía obras que correspondían a diferentes entidades, debía realizar tantos opt out como entidades pudieran licenciar sus obras. Esto rompe el equilibrio que buscaba el legislador europeo y podría haberse considerado contrario a la Directiva 2019/790.

Además, las entidades de gestión habrían estado obligadas a publicitar adecuadamente la existencia de la licencia colectiva y los mecanismos necesarios para que los titulares hubieran podido excluir sus obras. Esto habría implicado una carga adicional tanto para los titulares como para las entidades de gestión. La misma actuación que se exigiría en el mecanismo propuesto es la que deben realizar los titulares que desean mandatar voluntariamente a las entidades de gestión.

Por consiguiente, el mandato voluntario es la opción más protectora de los derechos de los titulares y respeta el equilibrio establecido por el legislador europeo en la configuración de la excepción a la minería de textos y datos.

Además, existe una razón de peso por la que las entidades de gestión no pueden ser mandatarias del derecho exclusivo en virtud de un mecanismo de licencia colectiva con efecto ampliado. Según el artículo 12.3.a) de la Directiva 2019/790, las entidades de gestión deben ser "suficientemente representativas de los titulares de derechos por lo que se refiere al tipo pertinente de obras u otras prestaciones y de los derechos objeto de la licencia".

En este caso, los titulares relevantes son aquellos que han ejercido el opt out. Para cumplir con la exigencia de representatividad, las entidades de gestión españolas deberían contar con un número suficientemente representativo de mandatos de estos titulares para gestionar su derecho exclusivo. Esta situación no se ha verificado, por lo que, a la luz de la normativa europea, las entidades de gestión españolas no cuentan con la representatividad requerida.

En conclusión, el mecanismo que proponía el Proyecto de Real Decreto, tanto desde el punto de vista de los titulares afectados como desde el de las entidades de gestión, era contrario a la concepción jurídica de los derechos exclusivos y del propio mecanismo de licencia colectiva regulado por el legislador europeo.

En relación con la potestad del Gobierno para regular mediante Real Decreto las licencias colectivas con efecto ampliado, conviene tener en cuenta lo que se expone en las observaciones del CIPI al proyecto (8), donde se realiza un análisis más profundo sobre esta cuestión y se ponen de manifiesto diversas deficiencias jurídicas del texto propuesto.

Tal y como se explica allí, no es posible limitar un derecho exclusivo como el de reproducción mediante una norma reglamentaria, ya que el derecho de propiedad intelectual, en cuanto manifestación del derecho de propiedad reconocido en el artículo 33 de la Constitución Española, solo puede ser regulado por ley, conforme a lo dispuesto en el artículo 53.1. Cualquier otra vía supondría una vulneración del principio de jerarquía normativa establecido en el artículo 9.3 de la Constitución.

Además, como última reflexión que saco de la lectura de un informe de la revista Pe.i (9), si el Real Decreto hubiera prosperado y se implementara el mecanismo de licencia colectiva con efecto ampliado para la minería de textos y datos, la consecuencia podría ser contraria a la buscada por el legislador español. Podría producirse un traslado en masa de las empresas tecnológicas, que situarían sus servidores en otros estados para sortear la aplicación del mecanismo, produciendo el resultado opuesto al deseado.

Entendiendo el interés del legislador español por abordar las implicaciones de la IA en relación con los derechos de autor, es importante no apresurarse en adoptar medidas que puedan generar más problemas que soluciones. A veces, la mejor manera de resolver un problema es no crearlo.

(1) https://www.boe.es/doue/2019/130/L00092-00125.pdf

(2) https://efe.com/ciencia-y-tecnologia/2025-01-28/cultura-licencias-ia-inteligencia-artificial-decreto/

(3) Así, por ejemplo, la cláusula-tipo propuesta por PASAVE en https://pasave.org/clausula puesta en relación con el manifiesto de esta plataforma.

(4) Painer, C-145/10, de 1 de diciembre de 2011, EU:C:2011:798

(5) Infopaq International, C-5/08, de 16 de julio de 2009, EU:C:2009:465

(6) https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2024-81079

(7) Marc Soulier y Doke, C-301/15, de 16 de noviembre de 2016, EU:C:2016:878

(8) Aportaciones del CIPI, al Proyecto de R.D, realizado por Pilar Cámara Águila, Sebastián López Maza, Gemma Minero Alejandre y Carla Bragado Herrero de Egaña https://www.pei-revista.com/numeros-publicados/n%C3%BAmero-78-septiembre-diciembre-2024/aportaciones-del-cipi,-al-proyecto-de-r-d-por-el-que-se-regula-la-concesi%C3%B3n-de-licencias-colectivas-ampliadas-para-la-explotaci%C3%B3n-masiva-de-obras-detail

(9) Informe realizado por los abogados Rafael Sánchez Aristi y Álvaro Bourkaib Fernández de Córdoba https://www.pei-revista.com/numeros-publicados/n%C3%BAmero-77-mayo-agosto-2-024/informe-sobre-el-posible-establecimiento-de-un-mecanismo-de-licencia-colectiva-con-efecto-ampliado,-o-de-remuneraci%C3%B3n-o-compensaci%C3%B3n-equitativa-de-gesti%C3%B3n-colectiva-obligatoria

(La autora es Profesora Contratada Doctora de Derecho civil UAM (acreditada a TU) y miembro del equipo de dirección del CIPI - UAM)

No es la primera vez -y, posiblemente, tampoco será la última- que en este blog hablamos de la postura adoptada por la United States Copyright Office -en adelante, USCO- ante las solicitudes de registro de resultados generados por sistemas de inteligencia artificial. Ya lo hicimos aquí en relación con el caso “A Recent Entrance to Paradise”; aquí, en referencia al caso “Zayra of the Dawn”; y aquí cuando hablamos del caso “SURYAST”.

También hemos dado cuenta de la resolución de la USCO “Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence”, conocida como la “AI Registration Guidance” (88 Fed. Reg. 16,190, 16,192), publicada el 16 de marzo de 2023, que es accesible a través de su página web y comentada en esta entrada del blog.

De acuerdo con los datos de este registro público, desde la publicación de la guía de 2023 se han registrado cientos de obras que incorporan material generado por IA, siendo que el registro -la protección por el copyright- únicamente cubre la contribución realizada por un autor humano a la obra. Entre los comentaristas que enviaron aportaciones a la USCO se encuentran productores musicales y audiovisuales, que afirman emplear sistemas de IA como parte de su proceso creativo, para desarrollar ritmos o mezclar pistas musicales, así como para corregir colores, agudizar detalles de efectos especiales o desenfocar, eliminar objetos grabados o modificar la apariencia física para incrementar o reducir la edad de los actores. Asimismo, los comentaristas reconocen el uso habitual de sistemas de IA en la fase inicial del proceso creativo, como parte de la tarea de búsqueda de lluvia de ideas o borrador.

En esta entrada, nos centraremos en la Parte II del Report on Copyright and Artificial Intelligence emitido con fecha de 29 de enero de 2025, con el título “Copyrightability”, accesible aquí. Un documento de 52 páginas que resulta de gran interés, tanto por las afirmaciones que contiene, como por los ejemplos que sirven de ilustración. En él se analizan el tipo y el nivel de contribución humana suficiente para poder proteger por derechos de autor los resultados -outputs- generados por la IA.

Recordemos que en 2024 la USCO publicó la primera parte de este informe -el Report que llevó por título “Digital Replicas”, que es accesible aquí-. Todos estos documentos forman parte de la iniciativa de la USCO anunciada en 2023: realizar un estudio general de la intersección entre la IA y la propiedad intelectual.

La USCO parte del hecho de que el uso de la tecnología en la producción de obras de autor no es algo nuevo, dado que los autores han utilizado tecnología asistida por ordenador durante décadas para mejorar y modificar sus creaciones. Este problema ya se planteó en la década de los sesenta, en relación con los programas de ordenador.

Ya entonces se discutía si existía o no autoría humana. Y ya entonces la respuesta que se dio sigue vigente ahora: no existe una contestación única aplicable a todos los supuestos, sino que debe analizarse si el ordenador fue un mero instrumento de asistencia del autor humano, o si los elementos tradicionales de autoría en la obra (expresión literaria, artística o musical o elementos de selección, arreglo, etc.) fueron, en realidad, concebidos y ejecutados por una máquina.

Tampoco actualmente la respuesta que se dé puede ser categórica, en el sentido de denegar el registro de toda obra en cuya creación se haya empleado una IA. Habrá que estar a las circunstancias fácticas del caso. Sostiene la USCO que ni el uso de la IA como mera herramienta de asistencia en el proceso creativo, ni la incorporación de contenido generado por IA en una obra más grande sujeta a derechos de autor afectan la disponibilidad de protección por derechos de autor a la obra en su conjunto.

A la pregunta de si deberían los productos generados por IA gozar de protección de derechos de autor, la respuesta que procede dar depende de la naturaleza y el alcance de la contribución que haya realizado un ser humano en el caso concreto, pues ello determinará la existencia de autoría humana de los elementos expresivos contenidos en el producto de que se trate.

Un segundo punto de partida de la USCO tiene que ver con la flexibilidad del derecho de autor para expandirse a nuevos tipos de obras, para responder a las nuevas tecnologías y a los nuevos medios.

La novedad de la tecnología actual es que el sistema de IA genera el output a partir de la introducción de uno o varios prompts, yendo desde indicaciones muy breves y simples hasta otras muy detalladas, y pudiendo ingresarse dichos prompts una única vez o de manera reiterada, incluso cientos o miles de veces, con el objetivo de refinar el resultado generado por el sistema de IA, hasta que el output generado efectivamente satisfaga las necesidades del usuario. El tiempo y el esfuerzo humano empleado en cada caso será diferente.

Como explica la USCO, el sistema de IA puede generar un resultado excluyendo algún concreto contenido que el usuario ha querido discriminar expresamente, pero también puede incluir contenido que el usuario no haya especificado, por lo que existen importantes dosis de incertidumbre sobre la interpretación que cada sistema de IA -construido con miles de millones de parámetros- realizará de cada prompt, siendo que la lógica que explica las decisiones tomadas por cada modelo es compleja, dado que al poder predictivo de las redes neuronales que permiten el funcionamiento de esos sistemas se le suma cierta arbitrariedad -de difícil interpretación y predicción para el ser humano-. El grado de imprevisibilidad llega al punto de que un sistema de IA puede generar resultados diferentes a partir de prompts o solicitudes idénticas.

La base jurídica de la que parte la USCO en su informe es el principio humanista: el copyright exige la existencia de autoría humana, tal y como el Tribunal Supremo viene interpretando la Constitución y la Copyright Act: “el autor [de una obra protegida por derechos de autor] es … la persona que traduce una idea en una expresión fija y tangible con derecho a la protección de los derechos de autor” [Cmty. for Creative Non-Violence v. Reid (“CCNV”), 490 U.S. 730, 737 (1989)].

El mero hecho de encargar una obra y dar sugerencias sobre ésta no convierte al comitente en autor, sostuvo el Tribunal Supremo en este caso, referido a una obra plástica. Hasta la fecha, ningún tribunal norteamericano ha reconocido derechos de autor sobre material creado por no humanos.

Haciendo referencia a la célebre sentencia del Tribunal Supremo dictada en el caso Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co [499 U.S. 340, 344-45 (1991)], la USCO señala que la doctrina del sweat of the brow, que permitía proteger por el copyright el mero esfuerzo o el tiempo, quedó desde entonces derogada, dejando claro que únicamente la originalidad es protegible, y que las ideas o datos narrados o contenidos en la obra en sí carecen de protección.

Seguidamente, la USCO hace referencia a un caso célebre sobre la configuración del concepto de autoría de las obras fotográficas: el litigio Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony (111 U.S. 53, 55–57 (1884), en el que el Tribunal Supremo concluyó que el uso de máquinas no conduce a tener que denegar la protección por el copyright, pues la obra resultante sí quedará protegida cuando contenga suficientes elementos expresivos de autoría humana, como son, en el caso de la fotografía, la disposición del objeto captado, la selección y disposición de vestuario y accesorios y la evocación de la expresión deseada.

La USCO trae a colación las discusiones -contenidas en varios pronunciamientos resueltos por los tribunales de diversos circuitos, que no llegaron a ascender al Supreme Court- sobre la coautoría para llamar la atención sobre el hecho de que para ser considerado coautor de una obra la persona ha tenido que realizar una contribución que per se sea susceptible de protección a la hora de expresar las ideas, no el mero acto de proporcionar ideas.

Como cuestión separada del debate sobre la protección o no del output del sistema de IA, la USCO afirma que “los prompts, por sí mismos, si son suficientemente creativos, pueden quedar protegidos por el derecho de autor” (pp. 20-21). Sin embargo, el hecho de introducir prompts, a modo de ideas o indicaciones que no se pueden proteger, no convierte el resultado que proporcione la IA en una obra protegible. Se llama la atención sobre el dato de que muchos prompts se introducen en el sistema de IA en un medio -por ejemplo, texto- distinto del medio en el que el sistema de IA genera el output -por ejemplo, imagen, video o audio-.

La USCO concluye que, dada la tecnología generalmente disponible en la actualidad, las indicaciones por sí solas no proporcionan suficiente control humano para convertir a los usuarios de un sistema de IA en los autores del resultado. En efecto, las indicaciones que se contienen en los prompts funcionan esencialmente como instrucciones que transmiten ideas no protegibles, pero no permiten al usuario controlar cómo el sistema de IA procesa dichas ideas para generar el resultado. Además, la selección por el usuario de un concreto output o resultado generado por la IA no es per se una decisión creativa, es decir, una decisión original de autoría humana que deba protegerse.

Para realizar estas afirmaciones, la USCO acude al debate sobre la coautoría. Los litigios que tienen que ver con esta cuestión se resuelven analizando la cantidad de control que es necesaria para reclamar la autoría. Pues bien, la provisión de instrucciones detalladas, sin influencia sobre cómo se ejecutan esas instrucciones, es insuficiente.

Tras ello, la USCO hace una importante advertencia: ingresar prompts en un sistema de IA tiene importantes diferencias con el acto de aportar instrucciones a un “artista” encargado de crear una obra. En una colaboración entre personas, según cuál sea la naturaleza de las contribuciones de cada parte, el “artista” puede ser el único autor o, por el contrario, el resultado puede ser una obra en coautoría. En la actualidad, las indicaciones dadas por los usuarios mediante prompts no llegan a determinar adecuadamente los elementos expresivos producidos ni permiten controlar cómo el sistema los traduce en un resultado.

Las indicaciones solamente reflejan la concepción mental o las ideas del usuario, pero, con la tecnología existente actualmente, el usuario no controla la forma en la que la IA expresa esa idea. En este sentido, el hecho de que el uso de dos prompts idénticos pueda dar lugar a que un mismo sistema de IA genere dos outputs diferentes, así como la propia existencia de brechas entre las indicaciones y los outputs resultantes -quedando algunas instrucciones sin reflejar y completando el sistema de IA los espacios vacíos- demuestran que el usuario carece de control sobre la conversión de sus ideas en una expresión fija, y es el sistema de IA quien determina los elementos expresivos en el resultado generado, al interpretar los prompts que introduce el usuario como forma de ejecución de la idea del usuario.

A modo de ejemplo, la USCO utiliza al pintor Jackson Pollock, al que uno de los comentaristas de la iniciativa trajo a colación en su aportación. A diferencia del proceso de generación del output de un sistema de IA, el proceso creativo de Pollock tiene a este pintor como principal responsable de la ejecución de la idea y la determinación de los elementos expresivos en la obra resultante.

El proceso de creación de Pollock no terminaba con su visión o idea de una obra, sino que era él el que controlaba la elección de colores, el número de capas, la profundidad de la textura, la colocación de cada elemento añadido a la composición general y era él quien, con sus propios movimientos corporales, controlaba asimismo la ejecución de cada una de estas decisiones.

Seguidamente, la USCO extiende esta argumentación al proceso de creación de obras fotográficas sobre la naturaleza: el copyright se otorga sobre decisiones humanas originales, tales como el ángulo y la ubicación de la cámara, la velocidad de disparo y sobre decisiones humanas originales de posproducción de la fotografía, sin que la protección por el derecho de autor quede excluida por algunos elementos de aleatoriedad, porque lo que se debe analizar es el grado de control humano, y no el carácter predecible o no del resultado del proceso.

El hecho de que la generación de algunos outputs se realice tras un importante esfuerzo y tiempo del usuario, por haber insertado un número elevado de prompts en la IA generativa utilizada, es irrelevante a estos efectos, señala la USCO, dado que, por un lado, el número de prompts empleados no hace que el usuario llegue a ostentar el control del proceso creativo y, por otro lado, el sweat of the brow no es ya el parámetro a analizar a la hora de otorgar el copyright, sino la originalidad de la obra creada por un ser humano.

La USCO se inclina, por tanto, por la postura que había sido defendida en sus propias aportaciones a la iniciativa de la USCO por algunos de los académicos que son referentes a nivel mundial en esta materia: los profesores Jane Ginsburg y Luke Ali Budiardjo, por un lado, y Daniel Gervais, por otro.

En relación con la denominada teoría de la adopción -que implica que un usuario que acepta como bueno un output generado por un sistema de IA está ejerciendo un juicio creativo y, por ello, ha de ser tenido por autor del output- Ginsburg y Budiardjo habían afirmado “si la adopción posterior a la ejecución sustituyera cualquier participación del autor, incluso indirecta o involuntaria, al dar forma física a una obra, entonces, además de [nombrar] al autor ‘equivocado’, la ley de derechos de autor otorgaría efectivamente a los adoptantes derechos sobre las ideas”.

Por su parte, la oposición de Gervais a la teoría de la adopción se refleja de manera muy visual con la siguiente analogía ofrecida por este autor: “Si entro en una galería o tienda que se especializa en pinturas o cuadros de la sabana africana porque estoy buscando una idea específica (por ejemplo, un elefante al atardecer, con árboles a lo lejos), puedo encontrar una pintura o cuadro que se ajuste a mi idea”, pero “eso de ninguna manera me convierte en autor”. La USCO no acoge la postura defendida por otros reconocidos académicos.

Entre ellos, los profesores Pamela Samuelson, Christopher Jon Sprigman y Matthew Sag, que defendieron que el requisito de la autoría humana sí se cumple por aquella persona que instruya a una IA generativa con suficiente detalle, de modo que el resultado del modelo refleje la concepción original de la obra de esa persona.

En otro orden de cosas, la USCO analiza las implicaciones jurídicas de la inserción por el propio usuario de una obra de originalidad propia como input en un sistema de IA para generar por parte de dicho sistema un output en el que se reproduzcan partes de dicho input. A modo de ejemplo, una fotografía hecha por el usuario que es subida por éste al sistema de IA para que la IA modifique colores y proporciones, o la obra literaria escrita por un usuario en primera persona que es subida al sistema de IA para que éste la redacte en tercera persona.

Este tipo de inputs nada tiene que ver con el mero uso de prompts por el usuario para comunicar ideas que quiera ver reflejadas en el resultado generado por la máquina. Ello porque si el output generado por el sistema de IA reproduce parte del input creado por el usuario, éste habrá tenido una contribución a ese resultado mayor que la mera concepción intelectual.

La USCO pone como ejemplo “Rose Enigma”, una obra cuyo registro se solicitó por Kris Kashtanova. El registro se concedió en 2023, con la siguiente anotación: “El registro se limita a la autoría pictórica humana inalterada que es claramente perceptible en el depósito y separable de la expresión no humana que está excluida de la reivindicación”.

En efecto, en su solicitud de registro, la autora excluyó expresamente “cualquier expresión no humana” que apareciera en la obra final -en este caso, la representación tridimensional realista de la nariz, los labios y los capullos de rosa, así como la iluminación y las sombras del fondo, pues habían sido generados por la IA, a diferencia del resto de elementos expresivos de la obra, que sí figuraban en el dibujo de su autoría que utilizó como input en el sistema de IA y que se perciben claramente en el resultado final-.

En su informe, la USCO se reafirma en esta conclusión: cuando un ser humano introduce su propia obra protegida por derechos de autor como input en un sistema de IA y dicha obra es perceptible en el resultado, será el autor de al menos esa parte del resultado. Y añade la siguiente idea: además, el derecho de autor de ese usuario también podrá cubrir la selección, coordinación y disposición originales de la suma del material creado por él, como ser humano, y de los resultados generados por IA, aunque no se extienda dicho derecho de autor per se sobre cada elemento individual generado por la IA.

En el siguiente apartado, la USCO reflexiona sobre el hecho de que un ser humano puede modificar el resultado generado originariamente por un sistema de IA hasta tal punto que las modificaciones introducidas cumplan con el estándar de protección del derecho de autor. La USCO explica cuál viene siendo su respuesta a un caso recurrente: la solicitud de registro de la combinación de texto creado por autor humano con imágenes generadas por un sistema de IA.

En este caso, si se cumple el requisito de la originalidad -por ser fruto de una serie de decisiones humanas creativas- de la selección y disposición en cada página de imágenes generadas por el sistema de IA con el texto creado por el autor humano, entonces esa suma o combinación final puede quedar protegida como compilación (base de datos) por el derecho de autor, aun cuando el concreto elemento generado por la IA no goce de protección -salvo que haya sido modificado por un ser humano posteriormente, en cuyo caso dichas modificaciones, si son originales, sí quedarían tuteladas por el derecho de autor-. La USCO pone como ejemplo su resolución de 21 de febrero de 2023 en el caso Zayra of the Dawn.

La USCO pone como ejemplos algunas funcionalidades o herramientas de sistemas de IA como Midjourney o ChatGPT que permiten al usuario ejercitar cierto control sobre la selección y disposición de los contenidos en el resultado final. A diferencia de la función de insertar prompts, presente de manera generalizada en los sistemas de IA, estas concretas herramientas o funcionalidades solamente están disponibles en algunos sistemas y permiten al usuario controlar efectivamente la selección y la colocación de elementos creativos individuales.

Por ello, la USCO sostiene que el análisis habrá de realizarse caso por caso y cuando se llegue a la conclusión de que las modificaciones introducidas por el ser humano en el resultado inicial del sistema de IA sean originales, entonces dicho resultado será susceptible de protección por derechos de autor.

En este punto, sería ciertamente aconsejable que la USCO clarificase que lo relevante en sí es el dato de que el usuario sea quien toma decisiones creativas a la hora de elegir las modificaciones a introducir y de controlar la expresión concreta de dichas modificaciones, y no así el dato de su la herramienta empleada para introducir esas modificaciones es, asimismo, un sistema de IA o no. En efecto, los ejemplos traídos a colación en este epígrafe del informe restan claridad y diferenciación con respecto a la problemática discutida en los epígrafes previos.

Tras ello, la USCO advierte que la inclusión de contenidos generados por sistemas de IA en una obra más grande creada por humanos no afecta a la protección por derechos de autor de la obra en su conjunto, aun cuando el concreto elemento generado por la IA quede excluido de dicha tutela.

En el siguiente epígrafe del informe, dedicado al estudio de los pasos dados por otros países, la USCO concluye que la mayoría de países que han analizado la posibilidad de proteger por derecho de autor obras que contengan material creado por sistemas de IA aplican el principio humanista como base del análisis.

La Unión Europea es mencionada dentro de este grupo, junto con Corea del Sur, Japón y China. Asimismo, advierte sobre la consulta pública que Reino Unido ha iniciado en diciembre de 2024 sobre esta materia, con vistas a modificar o mantener la regulación de la protección de las obras generadas por ordenador actualmente vigente. Regulación que rige, de manera similar, en otros países que conformaron o conforman la Commonwealth, como Hong Kong, India y Nueva Zelanda.

En el apartado sobre lege ferenda, la USCO señala que, dado que el copyright exige la autoría humana, la legislación sobre derechos de autor no puede ser la base de la protección de creaciones que no satisfacen ese requisito. Si bien el Congreso estadounidense podría considerar establecer derechos sui generis para los resultados generados por la IA, la USCO no considera convincentes los argumentos de política a favor de una protección adicional.

Los desarrolladores de sistemas de IA ya disfrutan actualmente de incentivos -por ejemplo, por la vía de las patentes o, incluso, del derecho de autor sobre el software, en su caso, así como del Derecho de la competencia- y crear una nueva forma de tutela podría suponer un efecto adverso para los autores humanos, una suerte de desincentivo para estos y para la sociedad en general, si es que ello se traduce en una reducción del número de obras creadas por autores humanos.

Por todo ello, la USCO sostiene que los principios y doctrinas jurídicas existentes son suficientes para dar respuesta a los distintos problemas analizados en este informe. De acuerdo con la USCO, la legislación estadounidense sobre derechos de autor ha demostrado una importante capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías y puede permitir la determinación caso por caso de si los resultados generados por sistemas de IA reflejan una contribución humana suficiente para justificar la protección por derechos de autor, en aquellos casos en los que un ser humano haya podido determinar los elementos expresivos que contienen los outputs del sistema de IA.

A modo de resumen, la USCO identifica las siguientes conclusiones de su Copyrightability Report:

• Las cuestiones que plantea la relación entre la propiedad intelectual y la IA se pueden resolver con base en el Derecho existente, sin necesidad de una modificación legislativa.
• El uso de herramientas de IA para asistir a la creatividad humana, sin sustituirla, no afecta a la posible tutela del resultado final por el derecho de autor.
• El derecho de autor protege la expresión original de una obra creada por un ser humano, incluso si esa obra incluye material generado por la IA.
• El derecho de autor no se puede extender a material generado íntegramente por la IA o en el que no haya existido un control humano suficiente sobre la expresión. En estos casos no debe regularse ni un derecho de autor adicional, ni un derecho sui generis.
• El análisis sobre si las contribuciones humanas al output generado por sistemas de IA son suficientes para hacer surgir el derecho de autor debe realizarse caso por caso.
• Teniendo en cuenta el funcionamiento actual de la IA, los prompts no aportan suficiente control humano sobre la expresión.
• Los autores humanos gozarán de la protección por el derecho de autor sobre las obras de su autoría insertadas en el sistema de IA como input que puedan percibirse dentro de los outputs generados por la IA, así como sobre la selección, coordinación o disposición originales de los outputs o en la creación de modificaciones originales de esos outputs.

En el propio texto de su informe, la USCO se compromete a prestar asistencia jurídica al público en materia de registro de resultados generados por la IA y a actualizar el Compendium of U.S. Copyright Office Practices, cuya tercera y última edición data de 2021.

Además, anuncia que próximamente publicará una tercera parte de su informe, dedicada al análisis de las implicaciones para la propiedad intelectual del entrenamiento de sistemas de IA.

Desde el CIPI estaremos muy atentos en los próximos meses al futuro informe anunciado, en el que seguramente se afrontará la posibilidad de subsumir o no actos de minería necesarios para el entrenamiento de sistemas de IA en la tradicional defensa estadounidense por fair use.

(La autora es exalumna de la XVIII Edición del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y NN.TT.)

Los deepfakes son una de las mayores amenazas que enfrenta la sociedad contemporánea debido a su capacidad para crear contenidos visuales y sonoros que parecen absolutamente reales, pero que, en realidad, son completamente falsos. Específicamente, según INCIBE (Instituto Nacional de Ciberseguridad), los deepfakes son vídeos manipulados para hacer creer a los usuarios que ven a una determinada persona, tanto si es anónima como si es un personaje público, realizando declaraciones o acciones que nunca ocurrieron.

Esta tecnología utiliza algoritmos de inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje profundo o deep learning, para alterar o crear imágenes, audios y vídeos que manipulan la apariencia o las palabras de personas, a menudo sin que ellas lo sepan o lo consientan. De hecho, la palabra deepfake es un término combinado de “deep learning” y “fake”.

Esta tecnología emergente vio su origen en el mundo de la investigación con aplicaciones prácticas en el mundo del cine como una alternativa a los procesos de construcciones digitales, que tienden a generar altos costos. Quizá el ejemplo más famoso de la implementación de esta tecnología en el cine es la última película de la saga Star Wars, en la cual la actriz Carrie Fisher, conocida por su personaje de la princesa Leia, había fallecido durante su rodaje, por lo que hubo que hacer uso de esta técnica para las escenas que faltaba grabar.

No obstante, el potencial de los deepfakes para ser utilizados con fines maliciosos plantea serias preocupaciones éticas, legales y políticas, particularmente en el contexto de la desinformación y la manipulación pública. En un mundo donde las redes sociales juegan un papel clave en la propagación de información, los deepfakes han emergido como una herramienta poderosa de desinformación, capaz de influir en la percepción pública de una manera antes nunca vista. En este sentido, la preocupación por el uso indebido de esta tecnología se ha incrementado en diversas esferas, especialmente en el ámbito electoral.

Un claro ejemplo de esta amenaza fue el uso de deepfakes durante las elecciones presidenciales en Estados Unidos, donde se temió que los contenidos manipulados pudieran influir en los resultados o alterar la percepción pública de los candidatos. Según datos de Pew Research Center (1), un 57% de los estadounidenses se sienten extremadamente preocupados por el uso de inteligencia artificial para manipular la opinión pública, especialmente durante los comicios.

Este fenómeno ha trascendido las fronteras de los Estados Unidos y se ha convertido en un reto global. Según el AI Index 2024 (2), un informe elaborado por la Universidad de Stanford, los deepfakes ya están afectando a los procesos electorales en distintas partes del mundo, incrementando el riesgo de manipulación de la opinión pública y el debilitamiento de la democracia.

La facilidad con la que los deepfakes pueden ser creados y distribuidos es un factor clave que amplifica su peligrosidad. Cualquier persona con acceso a herramientas y programas de inteligencia artificial puede generar un vídeo manipulando la imagen de un individuo o una situación con una calidad sorprendente. Estos vídeos no solo son difíciles de detectar como falsos, sino que su viralización en plataformas de internet hace aún más complicado controlarlos.

Un caso concreto de cómo pueden alterar la percepción pública y generar confusión fue el vídeo, en 2022, en el que el presidente de Ucrania, Volodymyr Zelensky, aparecía supuestamente anunciando su rendición a Rusia en el contexto de la guerra (3). Este vídeo manipulado, aunque rápidamente identificado como una falsificación, generó una gran alarma entre la población, subrayando los riesgos que los deepfakes suponen en situaciones de alta tensión política y bélica.

Este tipo de manipulaciones masivas ha contribuido a la creación de lo que algunos expertos denominan “infopocalipsis”: una crisis de confianza en la información. La desinformación es cada vez más difícil de distinguir de la verdad, lo que provoca un clima de incertidumbre en la sociedad. La propagación de deepfakes y otros tipos de contenido manipulado ha hecho que las personas sean más escépticas ante las noticias, lo que plantea un desafío sin precedentes para los periodistas y las plataformas de redes sociales.

En este sentido, los medios de comunicación y los periodistas tienen la responsabilidad de verificar y autenticar la información, utilizando herramientas tecnológicas para detectar deepfakes y garantizar que la información que se difunde sea fidedigna. Sin embargo, la velocidad con la que los contenidos circulan en internet y las técnicas de manipulación utilizadas hacen que sea extremadamente difícil para los medios frenar la desinformación en tiempo real.

Debido a la rapidez del desarrollo de esta tecnología, se ha tenido que estudiar qué leyes regulan de manera más analógica estos problemas, esperando a que se aprueben nuevas normas que ayuden a ajustar estas recientes amenazas.

En cuanto a la normativa española, los deepfakes se enmarcan dentro de un contexto legal que protege varios derechos fundamentales. La Constitución Española establece, en su artículo 18, el derecho al honor, la intimidad personal y familiar, y la propia imagen, derechos específicamente protegidos en Ley Orgánica 1/1982, lo que implica que la creación y distribución de contenido manipulado que afecte a estas esferas podría estar vulnerando estos derechos.

En este sentido, el Código Penal español también prevé diversos delitos que podrían aplicarse en situaciones de deepfakes. Los delitos contra el honor, por ejemplo, podrían ser aplicados en casos de calumnias y difamaciones derivadas de vídeos manipulados que dañen la reputación de una persona.

Además, el artículo 197 del Código Penal, relativo a los delitos contra la intimidad, protege a las personas de la difusión no autorizada de imágenes o audios que invadan su privacidad, un ámbito en el que los deepfakes pueden causar un daño significativo. A su vez, la usurpación de funciones públicas, regulada en los artículos 402 y 403 del Código Penal, podría aplicarse si se manipulan vídeos o audios de figuras políticas para suplantar su identidad y difundir información falsa con fines malintencionados.

Por otro lado, la Ley de Propiedad Intelectual y el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) también ofrecen una protección adicional frente a los deepfakes. En primer lugar, la creación y distribución de contenido que utilice imágenes, vídeos o sonidos protegidos por derechos de autor puede constituir una infracción de la propiedad intelectual, si no se cuenta con la autorización correspondiente.

Además, la manipulación de la imagen o voz de una persona, que puede ser considerada un dato personal de acuerdo con el artículo 4.1 del RGPD, exige con base en esta normativa, junto con la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales (LOPDPGDD), el consentimiento explícito de la persona afectada para el uso de estos datos, especialmente si se trata de datos biométricos (4) como el rostro o la voz (artículo 9 RGPD), los cuales son utilizados en los deepfakes para crear representaciones falsas.

El incumplimiento de estas disposiciones puede ocasionar multas administrativas de hasta 20 millones de euros o del 4 % del volumen de negocio anual global en el caso de tratarse de una empresa (artículo 83.5 RGPD). Además, el artículo 82 del RGPD permite a las víctimas reclamar una indemnización por los daños y perjuicios sufridos por el incumplimiento del Reglamento, incluyendo daños morales.

Sumado a esto, las plataformas digitales, como redes sociales y proveedores de servicios de alojamiento de datos, tienen la obligación de colaborar en la lucha contra la difusión de deepfakes implementando sistemas de detección proactiva y ofreciendo mecanismos para eliminar contenido manipulado. En España, estas plataformas están reguladas por el Reglamento (UE) 2022/2065 (Reglamento de Servicios Digitales o DSA), que establece requisitos para los prestadores de servicios de intermediación.

Conforme al artículo 35.1.k) de la DSA, las plataformas deberán garantizar que el contenido generado o manipulado que simule personas, objetos, lugares o eventos existentes y pueda inducir a error se distinga claramente en sus interfaces. Además, deberán ofrecer una herramienta sencilla para que los usuarios puedan señalar dicha información. No obedecer a estas obligaciones puede resultar en sanciones de hasta el 6 % del volumen de negocios anual en todo el mundo del prestador de servicios en el ejercicio fiscal anterior, en casos graves (artículo 52.3 DSA).

El uso de inteligencia artificial para la creación de deepfakes ha impulsado el desarrollo de diversas herramientas tecnológicas diseñadas para detectar y mitigar los riesgos asociados a estos contenidos manipulados. Además, también han surgido iniciativas legislativas, entre las que se encuentra el Código de Prácticas sobre la Desinformación (2022) (5), aprobado por la Comisión Europea, que establece compromisos para que las plataformas identifiquen y actúen contra contenidos manipulativos generados por sistemas de IA, como los deepfakes.

Este código establece la obligación para las plataformas de desarrollar y aplicar políticas de transparencia y detección proactiva de contenidos manipulados, tal como se describe en el “Compromiso nº 15” del mismo. Además, las plataformas deben asegurarse de que los algoritmos que utilizan para detectar, moderar y sancionar contenidos sean confiables, respeten los derechos de los usuarios y no constituyan prácticas manipulativas ilegales.

Por otra parte, también a nivel europeo y recientemente, el Reglamento (UE) 2024/1689 sobre Inteligencia Artificial, adoptado en junio de 2024, establece un marco normativo integral para la regulación del uso y desarrollo de sistemas de inteligencia artificial en la Unión Europea. En este sentido, viene a introducir medidas específicas para la regulación de los deepfakes, obligando a los responsables del uso de IA a etiquetar claramente los contenidos manipulados, indicándoles su origen artificial.

Según el considerando 134 y el artículo 50 del Reglamento, los deepfakes deben ser identificados como contenido generado o manipulado artificialmente, salvo en los casos en que la ley permita excepciones (por ejemplo, en investigaciones penales o en contextos artísticos). La obligación de transparencia es clara, pero con excepciones que buscan proteger el uso legítimo de tecnologías en ámbitos creativos o culturales.

Con todo, a pesar de la existencia de estas pinceladas y analogías en la normativa, todavía existen vacíos legales que dificultan el abordaje efectivo de los deepfakes en España y la UE, mientras que, en otros países, como Estados Unidos o China, ya se han presentado proyectos de ley para prohibir su creación y distribución.

En EEUU, la “No Artificial Intelligence Fake Replicas And Unauthorized Duplications” (“No AI FRAUD Act”) (6) y el “DEEPFAKES Accountability Act” (7) buscan proteger la seguridad nacional contra las amenazas planteadas por la tecnología deepfake y proporcionar recursos legales a las víctimas de deepfakes perjudiciales, mientras que, en China, se publicaron, en enero de 2023, las Disposiciones sobre la Administración de la Síntesis Profunda de los Servicios de Información basados en Internet (las Disposiciones de Síntesis Profunda), que regula la aplicación de deepfakes para prestar servicios de información en Internet (8).

Concretamente, exige la identificación clara de los contenidos generados artificialmente y prohíbe su uso para actividades ilegales o difusión de información falsa, además de obligar a los proveedores a habilitar canales accesibles para quejas y gestionar rápidamente las reclamaciones. Asimismo, requiere obtener el consentimiento explícito de las personas cuando se utilicen o editen sus datos biométricos, como rostros o voces.

Es esencial desarrollar una normativa específica que, al margen de sancionar el uso ilícito de los deepfakes, fomente la prevención a través de mecanismos de detección y campañas de concienciación pública. Asimismo, es crucial que las plataformas digitales asuman una responsabilidad más activa en la identificación y eliminación de contenidos manipulados que no cumplan las exigencias legales, ya que, en un entorno donde estos contenidos pueden vulnerar derechos fundamentales y dar la apariencia de veracidad a noticias inciertas, es imprescindible concienciar sobre la necesidad de verificar la información antes de darla por válida.

Además, la alfabetización digital debe incluir la capacitación en el reconocimiento de herramientas de manipulación y en la comprensión de las implicaciones legales derivadas de su uso indebido. De este modo, no solo se prevendría la difusión de contenidos falsos, sino que se reforzaría una cultura de responsabilidad y respeto a los derechos fundamentales, imprescindible para garantizar el buen uso de estas tecnologías en un marco de legalidad y ética.

Enlaces:

(1) https://www.pewresearch.org/short-reads/2024/09/19/concern-over-the-impact-of-ai-on-2024-presidential-campaign/

(2) https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf

(3) https://www.elconfidencial.com/tecnologia/novaceno/2022-03-17/hackers-rusos-difunden-un-video-falso-de-zelensky-ordenando-la-rendicion_3393225/

(4) Art.3.14) «datos biométricos»: datos personales obtenidos a partir de un tratamiento técnico específico, relativos a las características físicas, fisiológicas o conductuales de una persona física que permitan o confirmen la identificación única de dicha persona, como imágenes faciales o datos dactiloscópicos;

(5) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/2022-strengthened-code-practice-disinformation

(6) https://www.congress.gov/bill/118th-congress/house-bill/6943/text/ih

(7) https://www.govinfo.gov/content/pkg/BILLS-118hr5586ih/pdf/BILLS-118hr5586ih.pdf

(8) https://www.chinalawtranslate.com/deep-synthesis/

(El autor es estudiante de la XVIII edición del Máster en Propiedad Intelectual, Industrial y Nuevas Tecnologías UAM)

La creación musical por inteligencia artificial (IA) ha emergido como un fenómeno fascinante en el ámbito de la música contemporánea, originando un amplio debate en cuanto a sus implicaciones legales, éticas y culturales. A medida que la tecnología avanza, las posibilidades de generar música mediante algoritmos y programas de IA se vuelven cada vez más accesibles y sofisticadas, desafiando las nociones tradicionales de autoría, originalidad y creatividad en el proceso musical.

En el contexto europeo, la legislación de la Unión Europea (UE) clásica o tradicional proporciona el marco legal para abordar las cuestiones relacionadas con la propiedad intelectual en el mundo digital. En particular, la Directiva 2001/29/CE, sobre la armonización de determinados aspectos de los derechos de autor y derechos afines en la sociedad de la información, conocida como la "Directiva InfoSoc", establece los principios fundamentales de protección de los derechos de autor en el ámbito digital.

A estos efectos, entre otros extremos, reconoce –en beneficio de los autores y titulares de derechos conexos– los derechos exclusivos de reproducción, comunicación al público (incluida la puesta a disposición interactiva) y distribución (1).  Sin embargo, dado que esta directiva fue adoptada hace más de 20 años (puntualmente en el 2001) lógicamente no aborda temas relacionados a la IA.

Por su parte la Directiva 2019/790 sobre los Derechos de Autor en el Mercado Único Digital, que fue adoptada con el objetivo de modernizar las normas de derecho de autor en la Unión Europea para adaptarlas a la era digital y abordar los desafíos planteados por las nuevas tecnologías, tampoco resuelve la cuestión tan controversial de la música creada por estos sistemas autónomos sin intervención humana. 

A nivel nacional, la Ley de Propiedad Intelectual española (LPI) establece los derechos y obligaciones relacionados con la creación y explotación de obras en general, incluidas las musicales. Su artículo 2, establece que la propiedad intelectual, está integrada no sólo por derechos de carácter “patrimonial”, sino también por derechos de carácter “personal”.

Por su parte, el artículo 5 menciona que se considera autor a la “persona natural” que crea alguna obra.  Por lo tanto, esta legislación se basa en la premisa de que la creación artística es obra de un ser humano, lo que plantea interrogantes sobre cómo aplicar estas disposiciones legales a la música generada por algoritmos de IA. ¿Puede considerarse que una obra musical generada por IA es original y protegida por derechos de autor bajo la ley actual? ¿Quién debería ser considerado autor de dicha obra: el programador que diseñó el algoritmo, la persona que entrenó el algoritmo, el propietario de la IA o el propio sistema de IA?

La jurisprudencia existente sobre este tema es limitada, pero hay casos que han sentado precedentes importantes en el ámbito de la propiedad intelectual y la creatividad digital. Por citar algunos podríamos mencionar al caso, Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony, en la que se habla del autor como persona humana creadora, origen de la obra, y del derecho de autor como un derecho exclusivo del hombre sobre la producción de su intelecto o genialidad. En el pleito Mazer v. Stein, el Tribunal Supremo habla de la originalidad de una obra como la expresión tangible de sus ideas por un ser humano.

En el asunto Goldstein v. California, el Tribunal Supremo norteamericano, de nuevo citando el caso Burrow-Giles, concluye que el término autor en el sentido constitucional, es la persona de la que emana la obra, el origen mismo de la obra (2). Asimismo, pero dentro del ámbito de las invenciones, es decir de las patentes, en el caso “DABUS", el solicitante Steven Thaler consignaba en la documentación presentada que el sistema de IA “DABUS”, sea considerado el inventor de una serie de inventos, incluyendo un dispositivo de iluminación y un contenedor de alimentos, justificando el interés legítimo de Thaler como propietario de la máquina en la que se ejecuta DABUS.

Tanto la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos como la Oficina Europea de Patentes rechazaron estas solicitudes, argumentando que solo los seres humanos pueden ser reconocidos como inventores bajo la legislación vigente (3). Aunque este caso se refiere a patentes en lugar de derechos de autor, ilustra la complejidad de atribuir autoría y derechos de propiedad en el contexto de la creación por IA.

Desde una perspectiva ética, nacen desafíos significativos en relación con la autonomía, la responsabilidad y la originalidad en la creación musical por IA. Como decíamos, surge la importante cuestión de determinar quién debería ser considerado autor de una obra musical generada por algoritmos de IA, en particular, si esta condición ha de atribuirse al programador que diseñó el algoritmo, al propietario de la IA, o al propio sistema de IA.

En este sentido, la existencia de un reciente y actual caso, conocido como Bad Bunny v. Flow GPT, ha generado amplio debate en el ámbito de la música y la inteligencia artificial (4). Esta batalla legal se desencadenó a finales del 2023, a raíz del lanzamiento y rápida aceptación por los internautas de la canción "NostalgIA" por parte del productor chileno MauryCeo (5).

Dicho lanzamiento fue efectuado a través de su artista virtual conocido como “Flow GPT”, utilizando voces generadas por inteligencia artificial de Bad Bunny, Daddy Yankee y Justin Bieber, y se volvió viral en redes sociales como TikTok, desencadenando un intenso debate sobre el derecho de autor. A pesar de acumular millones de reproducciones, recibir el apoyo de diversas estrellas del espectáculo, y de que el productor afirmó haber cedido los derechos a Bad Bunny, para que pudiera interpretarla en vivo, el puertorriqueño se negó, reaccionó negativamente y solicitó que la canción fuera retirada de las plataformas digitales.

Por lo tanto, aun a la fecha y sin leyes claras y consolidadas que aborden la materia, la situación legal es confusa y genera incertidumbre sobre cómo abordar este nuevo fenómeno. Otros artistas, como Drake y The Weeknd, también han expresado su descontento con estas herramientas tecnológicas, mientras que algunos, como Grimes, han visto oportunidades en ellas lanzando su propio software con su voz, denominado Elf.Tech (6).

(7)

A pesar de las recientes novedades legislativas, es importante aclarar que la normativa europea, no termina de resolver esta cuestión. El pasado 13 de marzo, de 2024, el Parlamento Europeo aprobó, la propuesta de reglamento por la que se establecen normas armonizadas en materia de Inteligencia Artificial (la mal llamada “Ley de IA”), que garantiza la seguridad y el respeto de los derechos fundamentales al tiempo que impulsa la innovación, convirtiéndose así en el primer marco jurídico integral sobre IA a nivel mundial (8).

Esta novel legislación incluye entre sus objetivos principales, garantizar la seguridad y los derechos de los ciudadanos europeos, así como fomentar la inversión y la innovación en el ámbito de la IA en Europa. La ley, basada en criterios de riesgo, establece requisitos y obligaciones para los sistemas de IA de alto riesgo, mientras prohíbe aquellos con riesgos considerados inaceptables, como la manipulación cognitiva o el rastreo indiscriminado de imágenes faciales. Además, se enfatiza en la protección de los derechos fundamentales mediante la evaluación del impacto de los sistemas de IA en estos derechos y la obligación de transparencia en los modelos funcionales (9).

Como complemento, se ha creado la Oficina de la IA en la Comisión Europea para supervisar el cumplimiento de la regulación y fomentar las normas y prácticas de ensayo (10). Siendo estos nuevos instrumentos legales (Ley IA y Oficina de IA) tan recientes, resta estar atentos al impacto e injerencia que puedan tener en los próximos meses, en lo relativo a la creación artística asistida por algoritmos. 

Además de los desafíos legales y éticos, la creación musical por inteligencia artificial también formula interrogantes en cuanto a la calidad artística y la recepción por parte del público. Aunque la IA puede generar música de manera eficiente y en grandes cantidades, algunos críticos argumentan que carece del contexto emocional y la profundidad creativa que a menudo caracterizan las obras musicales humanas.

Esto plantea preguntas sobre la autenticidad y la conexión emocional que los oyentes pueden experimentar con la música creada por IA, así como sobre el impacto en la industria musical y la comunidad creativa en su conjunto.

La creciente colaboración entre músicos y desarrolladores de IA está dando lugar a nuevas formas de experimentación creativa y de exploración de los límites del arte sonoro. Algunos artistas están adoptando activamente la IA como una herramienta complementaria en su proceso creativo, utilizando algoritmos para generar ideas musicales innovadoras o para expandir sus horizontes estilísticos.

Esta convergencia entre la creatividad humana y la capacidad computacional de la IA promete abrir nuevas vías de expresión artística y de descubrimiento musical, aunque también plantea preguntas sobre la autoría y la influencia en la identidad artística de los músicos, como se puntualizó anteriormente.

En respuesta a estos desafíos, es crucial que los legisladores y los profesionales del derecho sigan trabajando en colaboración con expertos en tecnología y ética para el continuo desarrollo de un marco legal y ético claro y equilibrado, que promueva la innovación y proteja los derechos de todas las partes involucradas. Esto podría incluir la creación de nuevas categorías de derechos de autor para obras generadas por IA, la implementación de sistemas de atribución de autoría digitalmente verificables y la adopción de estándares éticos y de transparencia en el desarrollo y uso de la IA en el ámbito creativo.

En conclusión, la creación musical por inteligencia artificial plantea desafíos complejos y multifacéticos que requieren una respuesta legal y ética cuidadosamente considerada. Es fundamental establecer normativas claras que definan la atribución de derechos de autor y responsabilidades legales en la creación musical por IA, así como mecanismos efectivos para resolver disputas y proteger los intereses de todas las partes involucradas.

A medida que la tecnología continúa avanzando, es fundamental que los sistemas jurídicos y éticos evolucionen para abordar estos desafíos de manera efectiva y garantizar un equilibrio adecuado entre la innovación tecnológica, de un lado, y la protección de los derechos de autor y la creatividad humana, de otro.

1. artículos 2, 3 y 4, respectivamente, de la Directiva 2001/29
2. https://blog.cipi.es/blog2-intelectual/item/224-la-historia-de-a-recent-entrance-to-paradise-dabus-y-otros-amigos-unas-reflexiones-sobre-como-se-han-venido-tratando-las-solicitudes-de-steven-thaler-de-registro-de-obras-y-de-invenciones-creadas-por-algoritmos
3. https://www.wipo.int/wipo_magazine/es/2021/03/article_0006.html
4. https://es.wikipedia.org/wiki/NostalgIA_(canci%C3%B3n_de_FlowGPT)
5. https://www.youtube.com/watch?v=yRswYP93184
6. https://es.wikipedia.org/wiki/Elf._tech
7. https://spoiler.bolavip.com/musica/letra-de-nostalgia-la-cancion-de-bad-bunny-justin-bieber-y-daddy-yankee-creada-con-ia-20231107-SPO-48046.html // https://www.tvnotas.com.mx/espectaculos-mexico/inteligencia-artificial-vs-bad-bunny-flowgpt-le-responde-a-bad-bunny-te-noto-algo-enojado 
8. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=celex:52021PC0206 
9. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai 
10. https://digital-strategy.ec.europa.eu/es/policies/ai-office#:~:text=La%20Oficina%20de%20IA%20se%20cre%C3%B3%20en%20el,garantizar%20que%20la%20IA%20sea%20segura%20y%20fiable.