Raymond Orta Martinez: Investigación Asistida por IA

Las Batallas Legales contra la Inteligencia Artificial

Resumen Ejecutivo e Introducción

Propósito: Este informe proporciona un análisis exhaustivo de los frentes de litigio y regulatorios que definen el panorama de la inteligencia artificial (IA) a finales de 2025.

Metodología: El análisis se basa en un examen de casos judiciales clave en Estados Unidos y Reino Unido, una revisión de las acciones regulatorias en curso en Estados Unidos y la Unión Europea, y una síntesis de los argumentos legales que están configurando la responsabilidad civil y regulatoria de las empresas de IA.

Tesis Central: Los años 2024 y 2025 marcan un punto de inflexión crítico, señalando el fin de la era de desarrollo de la IA sin consecuencias, que se había caracterizado por la «ingesta masiva» de datos sin supervisión. Actualmente, un «movimiento de pinza» legal y regulatorio está obligando a la industria a enfrentar la responsabilidad directa por infracciones de propiedad intelectual, violaciones sistemáticas de la privacidad y los daños tangibles causados por los resultados de sus modelos.

Hallazgos Clave:

1. Derechos de Autor como Riesgo Existencial: Los litigios de derechos de autor se han consolidado como una amenaza financiera existencial. El histórico acuerdo extrajudicial de Anthropic por $1.5 mil millones de dólares ¹ ha establecido una distinción legal y comercial crítica entre los datos de entrenamiento «pirateados» y aquellos «legalmente adquiridos», cuantificando el pasivo de los primeros.
2. Erosión de la Defensa del ‘Fair Use’: La principal defensa de la industria de la IA, el ‘uso justo’ (fair use), está bajo una presión significativa. Los tribunales están mostrando escepticismo, especialmente en casos donde el resultado (output) de la IA es «sustancialmente similar» a las obras protegidas originales, debilitando el argumento de «uso transformador».²
3. Redefinición del ‘Scraping’ de Datos: La práctica del scraping de datos «públicos» está siendo redefinida legalmente. Casos como Reddit vs. Perplexity AI ³ argumentan que la extracción masiva con fines comerciales no es un uso libre, sino una apropiación indebida de un activo corporativo, empujando a la industria hacia un modelo de licenciamiento de pago.
4. Regulación mediante Leyes Existentes: Los organismos reguladores, notablemente la Comisión Federal de Comercio (FTC) en EE. UU. y el Comité Europeo de Protección de Datos (CEPD) en la UE, no están esperando nueva legislación. Están utilizando agresivamente las leyes existentes de protección al consumidor y de datos (RGPD) para investigar y controlar a los desarrolladores de IA, centrándose tanto en la recopilación de datos de entrenamiento (input) como en los daños causados por «alucinaciones» (output).⁴

La Guerra por los Datos de Entrenamiento: Propiedad Intelectual y Copyright

1.1 El Fundamento del Conflicto: Infracción Masiva de Obras Protegidas

El poder de la inteligencia artificial generativa se basa en su entrenamiento con conjuntos de datos masivos (Grandes Modelos de Lenguaje o LLM), que incluyen la totalidad de libros, artículos de noticias, código de software y obras de arte accesibles digitalmente. El conflicto legal fundamental surge del hecho de que la gran mayoría de estas obras creativas están protegidas por leyes de derechos de autor y fueron utilizadas «sin consentimiento, crédito o compensación» por parte de las empresas de IA.

Los demandantes, que incluyen a autores, artistas y editores, argumentan que esta práctica constituye un «robo sistemático a escala masiva».² Las demandas alegan no solo una infracción directa de los derechos de autor, sino también competencia desleal por apropiación indebida. Las empresas de IA, al utilizar este contenido protegido sin licencia, están creando productos que compiten directamente con los creadores originales, amenazando sus mercados. Este choque fundamental ha puesto en curso de colisión a las empresas tecnológicas con la totalidad de las industrias creativas.

1.2 La Ofensiva Creativa: Estudios de Casos Centrales

Una oleada de litigios de alto perfil define esta batalla, con creadores y titulares de derechos atacando los cimientos mismos de los modelos de IA.

Autores y Prensa (Authors Guild, G.R.R. Martin) vs. OpenAI/Microsoft

El frente literario se ha organizado de manera significativa. El Authors Guild, junto con 17 autores prominentes como John Grisham, George R.R. Martin y Jodi Picoult, presentó una demanda colectiva contra OpenAI por infracción de derechos de autor. A esta se unió una demanda separada de autores de no ficción y acciones legales de importantes medios de prensa.

Reconociendo la similitud de las cuestiones fácticas, un juez federal de EE. UU. consolidó doce de estos casos en el Distrito Sur de Nueva York en abril de 2025. Esta consolidación crea un litigio multidistrital masivo que aborda colectivamente las «cuestiones fácticas compartidas» sobre cómo se entrenan los LLM.

Un hito clave ocurrió en octubre de 2025 en el caso de George R.R. Martin. Un juez dictaminó que el caso podía avanzar basándose en el argumento de «similitud sustancial».² La prueba determinante fue que ChatGPT generó una propuesta para una secuela de la saga de Martin que era «sustancialmente similar» a su obra protegida, utilizando personajes, tramas y elementos del universo que solo podría conocer a través del entrenamiento con sus libros.²

Este fallo es de vital importancia estratégica para los demandantes. El enfoque legal se está desplazando con éxito. Inicialmente, las demandas se centraban en la entrada (el acto de copiar ilegalmente las obras para el conjunto de entrenamiento). Ahora, gracias al fallo en el caso Martin, el resultado (el output del modelo) se ha convertido en un campo de batalla clave. Si el resultado de la IA puede replicar o crear obras derivadas que son «sustancialmente similares» al original, la principal defensa de la IA —el «uso transformador»— se debilita drásticamente. En un caso paralelo, Thomson Reuters vs. Ross Intelligence, se argumenta de manera similar que entrenar una IA con el contenido propietario de la base de datos legal Westlaw constituye una infracción directa.

Artistas Visuales (Karla Ortiz, Getty Images) vs. Stability AI/Midjourney

En el frente visual, una demanda colectiva liderada por artistas como Karla Ortiz fue presentada contra Stability AI, Midjourney y DeviantArt. La demanda alega que estas empresas copiaron miles de millones de imágenes protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de IA generadores de imágenes.

En agosto de 2024, los artistas obtuvieron una victoria procesal crucial. El Juez William Orrick permitió que las reclamaciones por infracción de derechos de autor avanzaran a la fase de ‘discovery’ (investigación).⁶ Este fallo es significativo porque el juez adaptó el estándar legal a la realidad técnica de la IA. Reconociendo la naturaleza de «caja negra» del entrenamiento, dictaminó que los artistas no necesitaban identificar qué obras específicas se usaron para el entrenamiento, dado el tamaño masivo de los conjuntos de datos. Sostuvo que era plausible que la construcción de Stable Diffusion «puede basarse ‘en gran medida en obras protegidas por derechos de autor'» y, críticamente, que fue creada con la intención de «facilitar» la infracción.⁶ Esto alivia la carga de la prueba para los demandantes en la fase inicial del litigio.

Paralelamente, Getty Images demandó a Stability AI tanto en el Reino Unido como en Estados Unidos. La demanda de Getty es notable porque alega no solo infracción de derechos de autor, sino también infracción de marca registrada. La base de esta reclamación es que las imágenes generadas por la IA a veces reproducían la marca de agua de Getty, creando una confusión en el mercado sobre si la imagen generada estaba afiliada o licenciada por Getty.

Sin embargo, estos casos también destacan una creciente fragmentación jurisdiccional. Stability AI «prevaleció en gran medida» en la batalla legal en el tribunal británico. Esto sugiere que la doctrina de «trato justo» (fair dealing) del Reino Unido puede ofrecer más protección a las empresas de IA que la doctrina de ‘fair use’ de Estados Unidos, creando un panorama de cumplimiento global cada vez más complejo para los desarrolladores de IA.

1.3 El Eje de la Defensa: La Doctrina del ‘Fair Use’ (Uso Justo)

La principal defensa legal de las empresas de IA, particularmente en Estados Unidos, es la doctrina del ‘fair use’ (uso justo). Esta doctrina permite el uso limitado de material protegido por derechos de autor sin permiso, basándose en un análisis de cuatro factores:

1. El propósito y el carácter del uso (si es comercial o educativo, y si transforma la obra original).
2. La naturaleza de la obra protegida.
3. La cantidad y sustancialidad de la porción utilizada.
4. El efecto del uso sobre el mercado potencial o el valor de la obra original.

Las empresas de IA argumentan que el entrenamiento de modelos es un «uso transformador» por excelencia. Sostienen que el modelo no «republica» los libros o imágenes, sino que «aprende» patrones estadísticos de ellos para crear obras completamente nuevas.

Los demandantes atacan esta defensa directamente en los factores 1 y 4. Argumentan que el uso es altamente comercial y de ninguna manera académico. Más importante aún, afirman que el efecto sobre el mercado es catastrófico, ya que los productos de IA (como ChatGPT o Midjourney) compiten directamente con los autores, periodistas y artistas, usurpando sus mercados y privándolos de ingresos por ventas y licencias.

Reforzando la posición de los demandantes, la Oficina de Copyright de Estados Unidos intervino en el debate. En mayo, publicó un informe preliminar concluyendo que el entrenamiento de IA con obras protegidas, realizado sin permiso, «probablemente no constituye fair use».⁷ Aunque esta opinión no es legalmente vinculante para los tribunales, es una declaración política poderosa de la agencia que administra los derechos de autor, y debilita significativamente la posición de la industria de la IA en los litigios en curso.

1.4 El Primer Gran Acuerdo: Anthropic y la Distinción Legal Crítica

En septiembre de 2025, el panorama de litigios cambió irrevocablemente. Anthropic, el desarrollador del chatbot Claude, llegó a un acuerdo extrajudicial «sin precedentes» de $1.5 mil millones de dólares con un grupo de autores y editores.¹ El acuerdo, que representa la mayor compensación en un caso de derechos de autor en la historia ¹, pagará $3,000 dólares por obra a aproximadamente 500,000 autores.

Este acuerdo no fue un simple cálculo comercial; fue una capitulación estratégica forzada por un fallo judicial clave. El juez Alsup, que supervisaba el caso, estableció una distinción legal crítica: si bien el uso de libros comprados legalmente para entrenar una IA podría estar protegido por el ‘fair use’, el acto de descargar y usar obras pirateadas de repositorios en línea constituía una infracción clara e indefendible.¹

Esta distinción fue fatal para Anthropic. Documentos internos revelados durante el litigio mostraron que la compañía era consciente de los riesgos legales de usar repositorios piratas, pero lo hizo de todos modos.

La implicación de este acuerdo es profunda y redefine el desarrollo de la IA. Ha dividido el universo de datos de entrenamiento en dos categorías: «datos limpios» (aquellos que han sido licenciados, comprados legalmente o están en el dominio público) y «datos sucios» (aquellos que fueron pirateados o raspados en violación de los términos de servicio). El acuerdo de Anthropic cuantifica el pasivo financiero de usar «datos sucios» como existencial. Esto ha desencadenado una carrera inmediata en toda la industria por la «limpieza» de los conjuntos de datos y ha validado el modelo de negocio de licenciamiento de datos, como los acuerdos que Reddit ya ha firmado con Google y OpenAI.³

Tabla 1: Mapa de Litigios Clave contra Empresas de IA (2023-2025)

La Invasión de la Privacidad: Litigios por ‘Scraping’ y Recolección de Datos

2.1 ‘Web Scraping’ como Práctica de Alto Riesgo Legal

El web scraping (extracción masiva y automatizada de datos de sitios web) es una técnica fundamental para el entrenamiento de la IA. Sin embargo, esta práctica se ha convertido en un campo minado legal. El riesgo principal surge cuando los datos extraídos incluyen información de identificación personal (PII), como nombres y direcciones, o información de salud protegida (PHI).

El panorama legal para el scraping difiere significativamente entre jurisdicciones:

• En la Unión Europea: La recolección de cualquier dato personal requiere una base de legitimación válida bajo el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Las empresas que realizan scraping tienen la obligación de informar a los interesados (los individuos) de que sus datos están siendo procesados, incluso si los datos se obtuvieron indirectamente, una tarea casi imposible a escala de Internet.
• En Estados Unidos: Los litigios se centran en la violación de los Términos de Servicio (ToS) de los sitios web (un incumplimiento de contrato), violaciones de la Ley de Abuso y Fraude Informático (CFAA) por eludir barreras técnicas, y violaciones de las leyes estatales de privacidad.

Esta práctica crea una «superficie de ataque» legal y de seguridad. El scraping de PII no solo expone a las empresas a multas regulatorias masivas, sino que también crea un riesgo de seguridad de segundo orden: si esos datos personales se utilizan para entrenar un modelo, este puede filtrarlos inadvertidamente en sus respuestas a otros usuarios, creando una violación de datos.

2.2 Caso de Estudio: Reddit vs. Perplexity AI

En octubre de 2025, Reddit presentó una demanda contra Perplexity AI y, de manera crucial, contra su cadena de suministro de datos, incluyendo a Oxylabs y AWMProxy.³ La acusación central es que Perplexity eludió intencionalmente las barreras técnicas de Reddit, como su archivo robots.txt, para extraer comentarios de usuarios de forma masiva y sin permiso.³

Este caso es fundamental porque articula la creciente tensión entre lo «público» y lo «propietario». Perplexity AI defiende su derecho a acceder al «conocimiento público».³ Sin embargo, Reddit argumenta que, aunque los comentarios individuales son públicamente accesibles, su recopilación masiva, estructurada y con fines comerciales constituye una «extracción ilegítima» y una apropiación indebida de un activo corporativo valioso.³

La demanda de Reddit es un movimiento estratégico diseñado para forzar un cambio en el modelo de negocio de la industria. Reddit ya ha firmado acuerdos de licencia de datos (de pago) con Google y OpenAI.³ La demanda contra Perplexity es un disparo de advertencia para el resto de la industria: la era del scraping gratuito ha terminado, y el único camino legal hacia adelante es el licenciamiento de pago. Una victoria de Reddit sentaría un precedente que redefiniría el valor y la propiedad de los datos generados por los usuarios en plataformas públicas.

2.3 El Coste del Incumplimiento: Precedentes y Riesgos de Sanciones

Las sanciones por scraping ilegal de datos personales ya son una realidad. En Corea del Sur, Meta (Facebook) recibió una multa de $15.6 millones de dólares por compartir datos de usuarios con anunciantes sin el debido consentimiento, demostrando que las autoridades están aplicando estrictamente las leyes de privacidad locales. Las autoridades, especialmente la Comisión Europea, han puesto el scraping para el entrenamiento de IA bajo «alerta máxima».

Parte 3: La Responsabilidad por los Resultados: ‘Alucinaciones’ y Sesgo Algorítmico

3.1 Difamación por ‘Alucinación’: El Salto de Error Técnico a Daño Legal

Las «alucinaciones» de la IA —respuestas que son falsas, inventadas o que no se basan en datos reales— están evolucionando rápidamente de ser un problema técnico a convertirse en una causa de acción legal. A medida que las empresas confían en la IA para la toma de decisiones, los peligros de estos resultados falsos se hacen evidentes.

Se están presentando demandas por difamación cuando una IA produce información falsa que causa un «daño reputacional» tangible.

• Caso de Estudio: Walters vs. OpenAI: Un locutor de radio de Georgia, Mark Walters, demandó a OpenAI por difamación.⁸ Cuando se le preguntó por un caso legal real, ChatGPT identificó falsamente a Walters como uno de los demandados y lo acusó de malversar fondos de una organización sin ánimo de lucro, un delito grave.⁸ La información era completamente inventada por el chatbot.⁸

Este caso pone a prueba la validez legal de los descargos de responsabilidad de las empresas de IA. OpenAI incluye una advertencia en ChatGPT que dice que «puede producir información inexacta sobre personas, lugares o hechos». La demanda de Walters determinará si este descargo es suficiente para absolver a OpenAI de responsabilidad por difamación. El argumento del demandante es que OpenAI publicó la declaración difamatoria, independientemente del mecanismo técnico que la generó.

Esta falta de fiabilidad tiene implicaciones graves dentro del propio sistema legal. Se han catalogado más de 490 escritos judiciales que contenían «alucinaciones», como jurisprudencia fabricada y citas falsas. Los abogados que han confiado en la IA para redactar documentos legales han sido sancionados por los tribunales, demostrando que la responsabilidad final sigue recayendo en el profesional humano que utiliza la herramienta. En un caso notable en Colombia, un fallo de la Corte Suprema fue anulado debido a que se basaba en citas inexistentes generadas por IA.

3.2 Discriminación Algorítmica: El Riesgo del Sesgo Sistémico

A diferencia de las alucinaciones (errores aleatorios), el sesgo algorítmico es un resultado sistémico y predecible de entrenar la IA con datos históricos que reflejan prejuicios sociales. Estos sistemas de IA no solo reflejan los sesgos humanos, sino que los amplifican y perpetúan a escala.

Esta discriminación se ha documentado en áreas críticas:

• Contratación y RRHH: Se ha demostrado que los algoritmos de selección de personal penalizan a las candidatas mujeres, a menudo basándose en datos históricos de industrias dominadas por hombres.
• Reconocimiento Facial: Los sistemas han mostrado tasas de error significativamente más altas para minorías raciales y mujeres.
• Publicidad: Investigaciones revelaron que los algoritmos de publicidad mostraban anuncios de empleos mejor pagados con más frecuencia a hombres que a mujeres.

El desafío legal aquí es profundo. Esta discriminación algorítmica puede no encajar fácilmente en los conceptos jurídicos existentes. Formas de sesgo como el «sesgo de invisibilización» (donde un grupo no está representado en los datos) o el «sesgo de selección» (donde la muestra de datos no es representativa) crean resultados discriminatorios que son difíciles de probar bajo las leyes antidiscriminación tradicionales. Esto ha llevado a un debate legal sobre si se necesita un nuevo concepto jurídico de «discriminación algorítmica» para abordar adecuadamente este daño sistémico.

3.3 El Dilema de la Responsabilidad: ¿Quién Responde por la IA?

Cuando un sistema de IA autónomo causa daño, surge un «vacío de responsabilidad». ¿El responsable legal es el programador que desarrolló el algoritmo, el usuario que proporcionó la instrucción (prompt), o la empresa que implementó el sistema en un proceso de toma de decisiones?.

El debate legal es intenso. En 2017, el Parlamento Europeo llegó a proponer la creación de una «persona electrónica» para los sistemas de IA avanzados, una idea controvertida que subraya la dificultad de aplicar los marcos de responsabilidad existentes. Sin embargo, la tendencia actual se aleja de esa idea y se dirige hacia la aplicación de regímenes de responsabilidad civil, tratando a la IA como un producto y responsabilizando a los fabricantes/desarrolladores por los defectos y daños que causa. Paralelamente, los legisladores están actualizando los códigos penales; por ejemplo, el Código Penal español se ha modificado para abordar delitos (como la difusión de contenido sexual) facilitados por la tecnología de IA.

El Frente Regulatorio: Investigaciones Gubernamentales y Nuevas Legislaciones

4.1 La Ofensiva en EE. UU.: La FTC contra OpenAI

En julio de 2023, la Comisión Federal de Comercio (FTC) de EE. UU. inició una amplia investigación sobre OpenAI, el creador de ChatGPT.⁴

Esta acción es significativa porque la FTC no está esperando una nueva ley de IA. Está utilizando su autoridad existente bajo la Ley de la FTC para investigar «prácticas injustas o engañosas» que perjudican a los consumidores.

La investigación de la FTC tiene dos vertientes claras que reflejan los frentes de litigio ⁴:

1. Seguridad de Datos y Privacidad: La agencia está investigando cómo OpenAI recopiló «cantidades masivas de datos personales» de la web (el scraping discutido en la Parte 2). También está examinando incidentes de seguridad específicos, como una filtración en 2020 que expuso los datos de pago de los usuarios.
2. Prácticas Engañosas y Daño al Consumidor: La FTC está investigando si OpenAI participó en prácticas engañosas que resultaron en un «daño a la reputación» de los consumidores.⁴ Este es un vínculo regulatorio directo con las «alucinaciones» difamatorias (discutidas en la Parte 3).

La FTC ha exigido a OpenAI que proporcione descripciones detalladas de todas las fuentes de datos utilizadas para el entrenamiento y todas las quejas que ha recibido sobre sus productos que hacen declaraciones «falsas, engañosas, despectivas o dañinas». Esta investigación vincula eficazmente la recolección de datos (input) y los resultados dañinos (output) bajo un mismo paraguas regulatorio de protección al consumidor.

4.2 La Respuesta Europea: El RGPD y la Ley de IA

La Unión Europea está abordando la IA con un enfoque doble: la aplicación del RGPD existente y la implementación de la nueva Ley de IA.

Acción del RGPD

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) inició de oficio una investigación sobre OpenAI. Esta acción nacional se escaló rápidamente, llevando a la creación de un ChatGPT Taskforce a nivel del Comité Europeo de Protección de Datos (CEPD) para coordinar una respuesta a nivel de la UE.

El informe resultante del CEPD ⁵ es potencialmente devastador para el modelo de negocio actual de los LLM. Identifica múltiples incumplimientos probables y fundamentales del RGPD:

1. Base de Legitimación (Art. 6): El «interés legítimo» invocado por OpenAI para justificar el web scraping masivo de datos personales es altamente cuestionable y difícil de probar.⁵
2. Transparencia (Art. 14): Es fácticamente imposible para OpenAI cumplir con la obligación de informar a los millones de interesados cuyos datos fueron extraídos de Internet.⁵
3. Exactitud (Art. 5): La naturaleza probabilística de la IA, que conduce a «alucinaciones», es una violación directa del principio de exactitud de los datos del RGPD.
4. Derechos del Interesado: OpenAI no puede cumplir eficazmente con el «derecho de rectificación» (corregir datos falsos sobre una persona), ya que no puede editar fácilmente los datos dentro de su modelo entrenado.⁵

A diferencia del enfoque de «daño al consumidor» de la FTC de EE. UU., el enfoque de la UE basado en derechos (RGPD) cuestiona si el scraping masivo y los LLM probabilísticos son fundamentalmente legales en Europa sin un rediseño completo que integre la privacidad desde el origen.

Ley de IA (AI Act)

Este nuevo reglamento (Reglamento (UE) 2024/1689) complementa al RGPD. Clasifica los sistemas de IA según su riesgo (desde inaceptable hasta bajo) y establece obligaciones estrictas de transparencia, trazabilidad y «ética por diseño» para los sistemas de alto riesgo.

4.3 El Panorama Regulatorio Global Emergente

Otros países están siguiendo rápidamente este ejemplo. España ha creado la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) para supervisar la aplicación de la Ley de IA. México está debatiendo activamente múltiples iniciativas de ley presentadas a lo largo de 2024 para regular el uso de la IA. En Estados Unidos, las Órdenes Ejecutivas están impulsando la estandarización del acceso a datos y la calidad de los modelos gubernamentales.

Tabla 2: Comparativa de Acciones Regulatorias (EE. UU. vs. UE)

Perspectivas Estratégicas

5.1 Síntesis de los Puntos de Inflexión Legales (2024-2025)

El análisis de los frentes de litigio y regulatorios revela una convergencia de presiones. La industria de la IA ya no puede operar bajo el lema de «pedir perdón, no permiso». Los litigios de derechos de autor, las demandas por privacidad y las investigaciones regulatorias están imponiendo un coste real y tangible al desarrollo no ético o negligente.

El punto de inflexión más significativo es el caso Anthropic.¹ Ha creado una bifurcación de facto en el mercado de la IA. Las empresas cuyos modelos están entrenados en «datos sucios» (obtenidos mediante piratería o scraping ilegal) enfrentan un pasivo financiero retrospectivo que podría ser existencial. Por el contrario, las empresas que puedan certificar una «cadena de suministro de datos» limpia y auditable (basada en licencias, dominio público o datos propios) obtendrán una ventaja competitiva y de cumplimiento decisiva.

5.2 Impacto en el Desarrollo Futuro y Recomendaciones Estratégicas

La Muerte del ‘Scraping’ Indiscriminado: El modelo de «beber del océano» de datos de Internet es legalmente insostenible. La combinación de los litigios de derechos de autor y las demandas de privacidad (como Reddit vs. Perplexity ³) forzará a la industria a migrar a un modelo de licenciamiento de datos. Esto aumentará los costes de desarrollo, pero reducirá drásticamente el riesgo legal.

La Gobernanza de la IA como Imperativo: Las empresas ya no pueden tratar la gobernanza de la IA como un ejercicio de relaciones públicas. Deben implementar marcos robustos antes de enfrentar litigios.

Recomendaciones Estratégicas:

1. Auditoría de la Cadena de Suministro de Datos: Las empresas deben verificar, documentar y certificar el origen y la base legal de todos los conjuntos de datos de entrenamiento. Esto incluye segregar los datos «limpios» de los «sucios» y evaluar el pasivo asociado a estos últimos.
2. Implementar ‘Ethics & Privacy by Design’: Los principios de ética y privacidad deben integrarse desde la fase de diseño, no como una ocurrencia tardía. Esto incluye la realización de auditorías de sesgo algorítmico y el uso proactivo de datos sintéticos o técnicas avanzadas de anonimización para reducir la dependencia de los datos personales.
3. Prepararse para la Transparencia Radical: Tanto la Ley de IA de la UE como las investigaciones de la FTC exigen transparencia. Las empresas deben desarrollar la capacidad técnica y legal para explicar qué datos utilizan, cómo funcionan sus modelos y qué medidas de mitigación de riesgos han implementado.
4. Gestión de la Responsabilidad por Resultados: Reconocer que los meros descargos de responsabilidad son una defensa legal cada vez más débil contra los daños causados por alucinaciones o sesgos. Las empresas deben invertir en salvaguardas técnicas y de supervisión humana («human-in-the-loop») para controlar activamente los resultados de la IA y prevenir daños reputacionales y legales.

Fuentes:

1. El acuerdo extrajudicial que le da un vuelco a la batalla legal de los …, accessed November 14, 2025, https://www.barcelonadot.com/el-acuerdo-extrajudicial-que-le-da-un-vuelco-a-la-batalla-legal-de-los-autores-contra-la-ia/
2. George R.R. Martin le pidió a ChatGPT que escribiera ‘Juego de …, accessed November 14, 2025, https://www.xataka.com/robotica-e-ia/george-r-r-martin-le-pidio-a-chatgpt-que-escribiera-juego-tronos-hizo-bien-que-va-a-terminar-juez
3. Reddit demanda a Perplexity AI por “raspar” comentarios …, accessed November 14, 2025, https://www.parentesis.media/reddit-demanda-a-perplexity-ai-por-raspar-comentarios/
4. Estados Unidos abrió una investigación sobre OpenAI y ChatGPT …, accessed November 14, 2025, https://www.infobae.com/estados-unidos/2023/07/13/estados-unidos-abrio-una-investigacion-sobre-openai-y-chatgpt-para-determinar-si-pone-en-riesgo-los-datos-de-los-usuarios/
5. ¿Cumple ChatGPT con los principios en materia de protección de …, accessed November 14, 2025, https://www.ramonycajalabogados.com/es/noticias/cumple-chatgpt-con-los-principios-en-materia-de-proteccion-de-datos-el-cepd-publica-un
6. Victoria clave para los artistas en demanda colectiva contra Stability …, accessed November 14, 2025, https://www.safecreative.org/tips/es/victoria-clave-para-los-artistas-en-demanda-colectiva-contra-la-ia-generativa/
7. Uso de obras protegidas por el derecho de autor en el … – ecija, accessed November 14, 2025, https://www.ecija.com/actualidad-insights/uso-de-obras-protegidas-por-el-derecho-de-autor-en-el-entrenamiento-de-inteligencia-artificial/
8. Locutor Demanda a OpenAI por Difamación Después de Que …, accessed November 14, 2025, https://decrypt.co/es/143909/locutor-demanda-a-openai-por-difamacion-despues-de-que-chatgpt-lo-acusara-de-un-delito