Propiedad intelectual

Análisis destacado

Entrenar inteligencia artificial también exige respetar los derechos sobre sus fuentes

Un fallo estadounidense sobre el uso de contenidos protegidos para entrenar inteligencia artificial refuerza una cuestión esencial para empresas y despachos: innovar no elimina las obligaciones sobre los materiales utilizados. Aunque el caso se refiere a IA no generativa y no resuelve automáticamente otros litigios, subraya la importancia de revisar licencias, procedencia de contenidos y responsabilidades antes de incorporarlos al entrenamiento de sistemas.

En corto

Un tribunal estadounidense rechazó la defensa de fair use en un caso de entrenamiento con contenidos protegidos. ✦ El fallo corresponde a inteligencia artificial no generativa y no resuelve automáticamente los casos sobre modelos generativos. ✦ Empresas y despachos deben auditar contenidos y verificar licencias antes de utilizarlos para entrenar sistemas de IA. ✦ Los criterios estadounidenses sobre derechos de autor no deben trasladarse automáticamente al marco jurídico mexicano. ✦ Un tribunal estadounidense rechazó la defensa de fair use en un caso de entrenamiento con contenidos protegidos. ✦ El fallo corresponde a inteligencia artificial no generativa y no resuelve automáticamente los casos sobre modelos generativos. ✦ Empresas y despachos deben auditar contenidos y verificar licencias antes de utilizarlos para entrenar sistemas de IA.

— Análisis del director

Entrenar IA no elimina los derechos de autor

02 de octubre de 2026 • Inteligencia artificial, derechos de autor y fair use 

El 29 de septiembre, el Tercer Circuito de Apelaciones estadounidense confirmó el fallo favorable a Thomson Reuters frente a Ross Intelligence; sus fundamentos se hicieron públicos el día 30. La controversia: utilizar contenidos protegidos para entrenar una herramienta de inteligencia artificial competidora (Brittain, 2026).

El tribunal rechazó la defensa de fair use —uso justo— respecto de resúmenes editoriales de Westlaw empleados para desarrollar un buscador jurídico. La precisión importa: era IA no generativa; el fallo no resuelve automáticamente los litigios sobre modelos generativos (Thomson Reuters v. Ross Intelligence, 2026).

Para empresas y despachos mexicanos, la recomendación práctica es auditar los contenidos de entrenamiento, verificar el alcance de las licencias y pactar responsabilidades con proveedores. El análisis local debe considerar los derechos de reproducción y las excepciones previstas en los artículos 27 y 148 de la Ley Federal del Derecho de Autor, sin trasladar automáticamente criterios estadounidenses (Cámara de Diputados, 2026).

La debida diligencia sobre los datos debe preceder a la inversión en IA.

Fuentes

Brittain, B. (2026, 30 de septiembre). Unsealed opinion shows why Thomson Reuters won landmark AI fair-use ruling. Reuters.

Cámara de Diputados del H. Congreso de la Unión. (2026). Ley Federal del Derecho de Autor (texto vigente; última reforma publicada en el Diario Oficial de la Federación el 14 de mayo de 2026, arts. 27 y 148). Referencia normativa de contexto, anterior al periodo analizado.

Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc., No. 25-2153 (Tribunal de Apelaciones de Estados Unidos para el Tercer Circuito, 29 de septiembre de 2026; opinión pública disponible el 30 de septiembre de 2026).

La debida diligencia sobre los datos debe preceder a la inversión en IA.

— Edición anterior

Propiedad intelectual: programar con IA no elimina el riesgo legal

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18 de septiembre de 2026

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11 de septiembre de 2026

IA y derechos de autor: respaldo al entrenamiento, no una licencia general

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Arthe Bajío 2026

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