El dilema entre entrenamiento y resultado: la Corte europea replantea el análisis de IA y derechos de autor

La Corte de Justicia de la Unión Europea analiza en el caso C-250/25 Like Company c/ Google una cuestión central para el futuro del derecho de autor en inteligencia artificial: si el proceso de entrenamiento y la generación de resultados deben considerarse como actos jurídicamente separados o como un único proceso integrado.

Durante la audiencia, el Abogado General Szpunar planteó una línea de cuestionamiento que desafía la distinción convencional entre la fase de entrada —donde se recopilan y procesan datos para entrenar el modelo— y la fase de salida, donde el sistema genera contenido. La propuesta del Abogado General sugiere analizar la totalidad de las acciones que conducen a una posible infracción, citando para ello el caso Acacia design, lo que implicaría abandonar la dicotomía entrada-salida que ha prevalecido en el análisis de derechos de autor en IA.

Google argumentó en contra de esta aproximación, sosteniendo que el derecho de autor protege derechos diferenciados —reproducción, publicación, comunicación pública— que deben analizarse separadamente. La empresa citó el caso Austro-Mechana, relativo al almacenamiento en la nube, para ilustrar cómo actos distintos requieren análisis diferenciados. El Abogado General replicó que ese precedente no era aplicable, lo que generó un intercambio jurídico sobre la metodología correcta.

La distinción reviste importancia técnica sustantiva. El entrenamiento de un modelo de IA genera un producto completamente diferente al de una reproducción tradicional: una estructura estadística de pesos y parámetros que no contiene copias literales de las obras utilizadas. Por el contrario, los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) pueden producir resultados sin acceder siquiera a los datos de entrenamiento original, funcionando de modo similar a un motor de búsqueda.

Si la Corte aceptara colapsar ambas fases en un único acto, podría permitir que los tribunales trataran los patrones estadísticos codificados en el modelo como si fueran copias de los datos de entrenamiento, lo que presupone una reproducción en la fase de salida basada únicamente en lo ocurrido durante el entrenamiento.

Adicionalmente, la jurisdicción donde ocurre el entrenamiento puede considerar esa actividad como permitida bajo excepciones de uso justo, mientras que la misma actividad sería ilícita en otra jurisdicción. Estos factores hacen que mantener el análisis diferenciado sea fundamental para una aplicación coherente del derecho de autor europeo.