Propiedad intelectual

Análisis destacado

Entrenar con obras protegidas no significa tener permiso para todo

El respaldo del Departamento de Justicia estadounidense al uso de textos protegidos para entrenar modelos de inteligencia artificial abre una discusión que exige distinguir entre entrenamiento, almacenamiento y generación de resultados. La postura defiende el fair use en una etapa concreta, pero no constituye una autorización general ni traslada sus efectos al marco jurídico mexicano, donde las empresas deben seguir revisando derechos, permisos y licencias.

En corto

El Departamento de Justicia de EE. UU. respalda el fair use para entrenar modelos de IA. ✦ El respaldo gubernamental es un argumento procesal, no una autorización general. ✦ Entrenamiento y generación de respuestas plantean cuestiones jurídicas diferentes. ✦ En México, la legislación estadounidense sobre fair use no se aplica automáticamente. ✦ El Departamento de Justicia de EE. UU. respalda el fair use para entrenar modelos de IA. ✦ El respaldo gubernamental es un argumento procesal, no una autorización general. ✦ Entrenamiento y generación de respuestas plantean cuestiones jurídicas diferentes.

— Análisis del director

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

11 de septiembre de 2026 • Inteligencia artificial, derechos de autor y fair use

El 1 de septiembre, el Departamento de Justicia estadounidense presentó un escrito en el litigio sobre derechos de autor contra OpenAI, defendiendo que entrenar modelos de lenguaje con textos protegidos constituye fair use —uso justo—. Su postura relaciona esta excepción con innovación, competencia y seguridad nacional (U.S. Department of Justice [DOJ], 2026).

La precisión decisiva: es un argumento procesal, no una sentencia ni una autorización general. El escrito distingue entre obtener y almacenar contenidos, entrenar modelos y generar respuestas: cada etapa plantea cuestiones jurídicas propias. Frente al cuestionamiento de The New York Times, el respaldo gubernamental se concentra en el entrenamiento, sin resolver posibles infracciones por reproducir obras en las respuestas (DOJ, 2026).

Para México, esa postura no equivale a permiso. Como marco jurídico nacional, los artículos 27 y 148 de la Ley Federal del Derecho de Autor reconocen facultades de autorización sobre la reproducción y excepciones delimitadas; no trasladan automáticamente la doctrina estadounidense al país (Cámara de Diputados, 2026).

Recomendación de análisis: documentar procedencia y permisos de los contenidos utilizados, revisar las excepciones aplicables y negociar garantías contractuales con proveedores de IA. La decisión empresarial prudente es separar derechos sobre datos, entrenamiento y resultados, no cancelar licencias por este respaldo gubernamental.

Fuentes

Cámara de Diputados del H. Congreso de la Unión. (2026). Ley Federal del Derecho de Autor (última reforma publicada en el Diario Oficial de la Federación el 14 de mayo de 2026, arts. 27 y 148). Marco jurídico mexicano de referencia.

McDermott, E. (2026, 3 de septiembre). DOJ sides with OpenAI, warns obstacles to AI development threaten national security. IPWatchdog.

U.S. Department of Justice. (2026, 1 de septiembre). Statement of interest of the United States: In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation (N.º 25-md-3143) [Escrito judicial]. U.S. District Court for the Southern District of New York.

La decisión empresarial prudente es separar derechos sobre datos, entrenamiento y resultados, no cancelar licencias por este respaldo gubernamental.

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