¿Es 'uso justo' entrenar la IA con obras protegidas? En un caso concreto, esa batalla se está estrechando al punto que más importa. El 21 de octubre de 2026, en una audiencia ante el Tribunal Federal del Distrito Norte de California (Concord Music Group v. Anthropic, n.º 5:24-cv-03811), Anthropic pidió al tribunal declarar que entrenar su modelo Claude con grandes cantidades de letras de canciones es uso justo conforme al derecho de autor de EE. UU. La jueza Eumi K. Lee no resolvió ese día.
Las editoras musicales —Universal Music (UMG), Concord, ABKCO y otras— no se centran solo en la copia del material de entrenamiento. Según informaciones, sostienen que el verdadero problema es también que Claude genera 'letras sintéticas' que compiten con las originales —es decir, la salida de la IA podría sustituir en el mercado a las letras originales—. Las editoras afirmaron además que, en seis meses, Claude recibió casi 120.000 solicitudes para generar 'letras sintéticas'.
Según informaciones, la jueza Lee insistió en tres puntos: si el entrenamiento de IA tiene suficiente carácter transformador; si las letras generadas por IA dañarían el mercado de las letras originales; y si las editoras pueden demostrar un daño real al mercado.
La orientación es clara: la disputa pasa de 'si el entrenamiento es transformador' (más una cuestión del primer factor) al cuarto factor del uso justo —el efecto sobre el mercado potencial o el valor de la obra original—, es decir, la sustitución en el mercado. Cada vez más, el caso podría depender de si la salida de la IA se queda con el mercado del original y de si ese daño puede probarse.
Conviene fijar los límites: fue un intercambio en una audiencia, no una resolución; no establece que el entrenamiento sea uso justo ni que infrinja, y la cifra de 'casi 120.000' es una afirmación de las editoras. Es un caso en un tribunal de EE. UU., pero la sustitución en el mercado que está en su centro es el foco común de los litigios de IA y derechos de autor en todo el mundo.
J&C recomienda que las empresas y los titulares implicados en el entrenamiento y la generación con IA desplacen su atención de 'si el entrenamiento es transformador' a 'si la salida sustituye en el mercado': los titulares deberían construir pronto y de forma sistemática pruebas de daño y sustitución de mercado (como la similitud entre la salida de la IA y los originales y los efectos reales en licencias y ventas); los desarrolladores deberían sopesar salvaguardas del lado de la salida (evitar la generación literal o competitiva) y las licencias. Decida lo que decida este caso, la sustitución en el mercado será una variable central en la evaluación del riesgo de derechos de autor por IA en adelante.
Fuente: storage.courtlistener.com | www.reuters.com
