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title: "Tribunales de EE.UU. ordenan a empresas de IA pagar por el uso de obras protegidas"
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date_published: "2026-07-25T12:01:00-03:00"
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tags:
  - "Estados Unidos"
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  - "justicia"
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# Tribunales de EE.UU. ordenan a empresas de IA pagar por el uso de obras protegidas

**Fallo judicial obliga a Anthropic a pagar $1.500 millones por entrenar modelos con libros pirateados. Sienta precedente en derechos de autor.**

![Inteligencia artificial. Foto Freepik](https://lu17.com/download/multimedia.normal.961dbff844cdc628.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)

*Inteligencia artificial. Foto Freepik*

Diversas organizaciones periodísticas de **Estados Unidos** iniciaron acciones legales contra compañías de inteligencia artificial por el uso no autorizado de sus contenidos. Medios como **The New York Times**, **The Intercept** y **Ziff Davis** presentaron demandas argumentando que esta práctica les genera pérdidas de tráfico, publicidad y suscripciones. Los casos sostienen que entrenar modelos con su material sin consentimiento es una infracción a la propiedad intelectual.

El disparador de esta nueva etapa judicial fue un acuerdo millonario que involucra a la empresa **Anthropic**. La compañía deberá pagar **1.500 millones de dólares** a miles de autores por haber utilizado libros obtenidos de forma ilegal para entrenar sus sistemas. Este desembolso representa la primera gran compensación de una firma del sector por esta práctica.

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El acuerdo establece un pago de aproximadamente **3.000 dólares** por cada una de las más de **482.000 obras** incluidas en el proceso judicial. Según la información del caso, alrededor del **91%** de los libros ya fueron reclamados formalmente por sus escritores o por las editoriales que poseen los derechos. Este pacto cerró la amenaza de un juicio inminente para la compañía.

El caso de **Anthropic** produjo un resultado dividido en los tribunales, estableciendo una distinción crucial para el futuro de la industria. El juez federal **William Alsup** determinó que el entrenamiento de los modelos **Claude** con libros adquiridos legalmente podría considerarse un uso justo. Sin embargo, el mismo magistrado concluyó que la empresa no podía usar esa defensa para justificar la descarga y el uso de millones de libros desde sitios piratas.

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Durante años, las compañías tecnológicas se apoyaron en la doctrina del uso justo, conocida en **Estados Unidos** como *fair use*. Las empresas sostuvieron que el entrenamiento es transformador, ya que una obra no se muestra al usuario de la misma forma en que fue incorporada al sistema. Los criterios de esta doctrina están establecidos en la **Sección 107** de la **Ley de Copyright** de ese país.

Sin embargo, los titulares de derechos de autor están cambiando el foco de la discusión legal hacia el daño económico que esta tecnología produce. Los nuevos litigios intentan probar que los productos de inteligencia artificial compiten directamente con los autores, medios y editoriales cuyas obras utilizaron para su desarrollo. Este enfoque busca demostrar el efecto sobre el mercado potencial de las obras originales.

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Esta estrategia ya se observa en la demanda de grandes editoriales contra **Google**, que sostiene que su modelo **Gemini** puede generar textos que compiten con los libros usados para entrenarlo. Los demandantes afirman que la empresa copió millones de obras entregadas para servicios limitados como **Google Books**. En paralelo, un juez en **Nueva York** permitió que autores continúen con acusaciones similares contra **ChatGPT**.

Frente a la presión judicial, comenzó a surgir una economía de licencias como alternativa. Casi **20 grupos de medios** ya firmaron acuerdos de licencia con **OpenAI**, mientras que **Perplexity** estableció convenios similares y creó un fondo de **42,5 millones de dólares**. Además, **Microsoft** se encuentra preparando un mercado donde los editores podrían recibir pagos por el uso de sus contenidos.

Estos nuevos costos legales y de licenciamiento plantean un escenario complejo, especialmente para las empresas emergentes del sector. A diferencia de gigantes como **Google**, **Meta** o **Microsoft**, las nuevas compañías difícilmente puedan afrontar el pago por millones de obras antes de entrenar sus primeros modelos. Esta situación podría concentrar aún más el poder en las grandes corporaciones tecnológicas.

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