Derechos de autor y formación en IA: Lo que los profesionales del marketing deben saber

Introducción

Los derechos de autor solían ser una cuestión jurídica minoritaria. Ahora, ocupan un lugar central en la revolución de la IA.

Todos los profesionales del marketing quieren saber:

¿Puede la IA entrenarse legalmente con mi contenido? ¿Puede reproducir mi contenido? ¿Puedo impedirlo? ¿Puedo obtener crédito? ¿Puedo solicitar su eliminación?

A medida que ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude y Mistral se convierten en las principales interfaces de información, las cuestiones de derechos de autor relacionadas con el entrenamiento y el uso de datos se han vuelto inevitables.

Esta guía desglosa la realidad de la ley de derechos de autor en 2025 en la era de los LLM, y lo que las marcas deben saber para proteger su propiedad intelectual y mejorar su visibilidad en los descubrimientos generados por la IA.

1. Derechos de autor frente a formación en IA: la división jurídica fundamental

Desde el punto de vista legal, hay dos cuestiones totalmente independientes:

A. Formación (los modelos aprenden a partir de los datos)

Los LLM ingieren grandes cantidades de texto para aprender patrones. Esto implica:

✔ rastrear

✔ tokenización

✔ incrustación

✔ aprendizaje estadístico

El entrenamiento utiliza su contenido, sin almacenarlo necesariamente palabra por palabra.

Esta es la área más controvertida de la ley de derechos de autor.

B. Resultado (los modelos generan texto nuevo)

Cuando ChatGPT o Gemini producen texto, la pregunta es:

✔ ¿Es derivado?

✔ ¿Infrige los derechos de autor?

✔ ¿Reproduce elementos protegidos?

✔ ¿compite con el original?

El resultado se evalúa por separado del entrenamiento.

Un modelo puede entrenarse legalmente con texto, pero reproducirlo ilegalmente.

Esta distinción es fundamental para los profesionales del marketing.

2. Lo que afirman las empresas de IA (el argumento del «uso legítimo»)

Las empresas de IA sostienen que el entrenamiento es:

• ✔ transformador

El texto se convierte en representaciones estadísticas, no se almacena.

• ✔ no expresivo

Los modelos no almacenan elementos expresivos (creativos).

• ✔ funcional

El entrenamiento sirve para aprender patrones, no para copiarlos.

• ✔ análogo al aprendizaje humano

Los seres humanos leen y aprenden; las máquinas también pueden hacerlo.

• ✔ similar a la indexación de búsquedas

Google rastrea páginas y utiliza fragmentos para la clasificación.

Esta defensa es objeto de un intenso litigio, pero sigue siendo la columna vertebral de la legalidad de la IA en la actualidad.

3. Lo que afirman los editores (el argumento de la «copia no autorizada»)

Los editores argumentan que el entrenamiento de la IA:

• ❌ utiliza texto protegido por derechos de autor sin permiso

El texto de los libros, artículos, blogs y contenidos SaaS está protegido por derechos de autor.

• ❌ Crea obras derivadas

Los resultados de la IA pueden reformular o resumir contenidos protegidos.

• ❌ reduce el valor de mercado del original

Si la IA puede responder a una pregunta, es posible que el usuario no visite la fuente.

• ❌ viola los derechos de las bases de datos (UE)

Los conjuntos de contenido seleccionados gozan de protección legal.

• ❌ ignora las obligaciones de licencia

Muchos conjuntos de datos contienen material protegido por derechos de autor.

Los tribunales están decidiendo ahora qué opinión es la correcta, jurisdicción por jurisdicción.

4. Lo que los profesionales del marketing deben comprender (versión 2025)

Esta es la realidad a finales de 2025:

1. Las empresas de IA pueden actualmente entrenar con la mayoría de los datos web disponibles públicamente.

Esto es así en:

✔ Estados Unidos

✔ Reino Unido

✔ Canadá

✔ Japón

✔ Singapur

✔ Muchos estados de la UE (temporalmente hasta la interpretación completa de la Ley de IA)

Pero sujeto a restricciones en torno a:

• datos privados

• datos personales

• contenido de pago

• bases de datos privadas

• respeto de robots.txt (próximamente obligatorio en la UE)

2. La Ley de IA de la UE pronto exigirá transparencia explícita + opción de exclusión voluntaria

La Ley de IA de la UE introduce:

✔ transparencia obligatoria en la formación

✔ derechos de exclusión voluntaria

✔ derechos de rectificación

✔ documentación sobre la procedencia de los datos

✔ restricciones sobre el material protegido por derechos de autor sin consentimiento

La UE obligará a las empresas de IA a adoptar un modelo de formación semilicenciado.

3. Los derechos de autor NO impiden que la IA lea su contenido (indexación)

Al igual que los motores de búsqueda, la IA puede indexar contenido para su recuperación o referencia.

Indexación ≠ formación.

La recuperación se considera más normalizada desde el punto de vista legal.

4. Los resultados de la IA no pueden reproducir textualmente textos protegidos por derechos de autor

Aquí es donde los profesionales del marketing pueden hacer valer sus derechos:

✔ Retirada de contenidos en virtud de la DMCA

✔ solicitudes de eliminación

✔ Denuncias legales

✔ Corrección de resultados

La IA debe transformar, no reproducir.

5. Los cuatro riesgos legales que las empresas de IA quieren evitar (y que usted debe comprender)

1. Reproducción literal

Si una IA genera un texto idéntico al suyo, puede estar infringiendo la ley.

Esto ocurre cuando:

• el contenido está sobrerrepresentado en la formación

• el modelo se ajusta en exceso

• la indicación fomenta la copia

2. Sustitución del mercado

Si las respuestas generadas por IA sustituyen la necesidad de visitar su sitio web, los tribunales pueden dictaminar que:

✔ el modelo está utilizando su trabajo con fines comerciales

✔ el resultado compite con el original

✔ se requiere una compensación

Por eso los sistemas de atribución (Perplexity Sources, OpenAI Citation, referencias de Bing) son cada vez más comunes.

3. Formación sobre datos protegidos por muro de pago o con licencia sin permiso

Esto es estrictamente ilegal en muchas jurisdicciones.

Es de esperar que las empresas de IA obtengan licencias para:

✔ Noticias

✔ libros

✔ artículos académicos

✔ datos SaaS patentados

✔ reseñas

✔ Conjuntos de datos seleccionados

4. Difamación y tergiversación

Si una IA:

• expresa incorrectamente los hechos

• describe incorrectamente su producto

• inventa características

• enumera mal su marca

• clasifica erróneamente su sector

Tienes motivos legales para solicitar una corrección.

La UE incluso obliga a las plataformas a cumplir.

6. Cómo pueden las marcas controlar el acceso a la formación en IA

Los profesionales del marketing disponen ahora de varias herramientas para limitar o configurar el uso de la formación:

1. Controles de IA robots.txt

Con el apoyo de:

✔ OpenAI

✔ Anthropic

✔ Google

✔ Perplexity

✔ Mistral

Uso:

User-Agent: GPTBot
Disallow: /

2. Etiquetas meta para rastreadores de IA

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">

3. API/portal «No entrenar» de OpenAI

Permite exclusiones completas de dominios.

4. Mecanismos de exclusión voluntaria de la Ley de IA de la UE

Próximamente obligatorio para todos los principales proveedores de IA.

5. Licencias de contenido (el futuro)

Los editores pronto concederán licencias de datos para:

✔ OpenAI

✔ Google

✔ Amazon

✔ Apple

✔ Anthropic

✔ Mistral

Este podría convertirse en el modelo de formación dominante para 2027.

**7. La perspectiva del profesional del marketing estratégico:

¿Deberías permitir que la IA se entrene en tu sitio web?**

Respuesta breve:

Sí, si desea visibilidad.

El descubrimiento mediante IA está sustituyendo a la búsqueda.

Si bloquea el entrenamiento:

✘ desaparecerá de la memoria del modelo

✘ pierdes visibilidad como entidad

✘ los sistemas de IA no pueden citarte

✘ tus características se deterioran en los resúmenes

✘ tus competidores ocupan tu lugar

Bloquear el entrenamiento de la IA es como bloquear Google en 2004.

Sin embargo, los profesionales del marketing deberían:

✔ hacer cumplir la atribución

✔ mantener la precisión de las entidades

✔ reforzar los datos estructurados

✔ supervisar los resultados de la IA

✔ corregir la información errónea

✔ proteger las partes propietarias del sitio

El objetivo es una exposición controlada, no una restricción total.

8. Optimización respetuosa con los derechos de autor: cómo proteger tu marca sin perder visibilidad

Este es el sistema de mejores prácticas:

1. Utilice datos estructurados para que la IA pueda interpretarlos sin copiarlos

Schema + Wikidata permiten a la IA extraer datos sin leer contenido expresivo.

2. Cree páginas de entidades claras

Los LLM prefieren bloques de datos:

✔ características

✔ precios

✔ definiciones

✔ flujos de trabajo

✔ categorías

Esto reduce el riesgo de que el modelo «copie» el texto creativo.

3. Mantener un fuerte consenso externo

Los vínculos externos, los directorios, las relaciones públicas y los perfiles garantizan que:

✔ que los datos coincidan en toda la web

✔ La IA ve definiciones unificadas

✔ menos alucinaciones

✔ menos tergiversaciones

4. Utiliza documentación para RAG en lugar de texto de marketing

Los documentos tienen pocos derechos de autor y contienen muchos datos.

Ideal para:

✔ ChatGPT

✔ LLaMA RAG

✔ copilotos empresariales

✔ Recuperación de perplejidad

5. Corregir regularmente los resultados de la IA

La mayoría de los modelos principales ahora permiten:

✔ envíos de correcciones

✔ Verificación de datos basada en URL

✔ control de las preferencias de citación

Esto reduce el riesgo legal y mejora la visibilidad.

9. Cómo te ayuda Ranktracker a afrontar los retos de los derechos de autor en la IA

Ranktracker se convierte en su motor de cumplimiento normativo y visibilidad:

Auditoría web

Encuentra problemas de metadatos, esquemas y rastreo.

Comprobador SERP

Revela las señales de categoría/entidad utilizadas por la IA.

Comprobador y monitor de backlinks

Establece consenso entre fuentes autorizadas.

Buscador de palabras clave

Crea grupos de contenido estructurados que no infringen derechos de autor.

Redactor de artículos de IA

Produce contenido estructurado y rico en datos, ideal para su ingestión por parte de la IA (y sin infringir los derechos de autor).

En conjunto, estas herramientas garantizan que su marca:

✔ siga siendo visible

✔ cumpla con la legislación

✔ evite tergiversaciones

✔ cree datos fiables y compatibles con la IA

✔ proteja el contenido expresivo al tiempo que expone el contenido factual

Reflexión final:

La ley de derechos de autor está transformando el SEO de LLM, y los profesionales del marketing deben adaptarse

La IA está reescribiendo las reglas de la propiedad, el acceso y la visibilidad del contenido.

En los próximos 24 meses:

✔ La formación estará más sujeta a licencias.

✔ Se ampliarán los mecanismos de exclusión voluntaria.

✔ la atribución será obligatoria

✔ Las auditorías de derechos de autor se convertirán en algo habitual.

✔ Los datos estructurados cobrarán mayor importancia.

✔ La precisión de las entidades prevalecerá sobre el uso de palabras clave.

✔ La documentación sustituirá a los blogs como fuente principal de información.

Si desea que los sistemas de IA:

✔ comprendan su marca

✔ citen su contenido

✔ le representen con precisión

✔ le recomienden de forma auténtica

—debe tratar los derechos de autor y la formación en IA como una restricción legal y una oportunidad estratégica.

Los profesionales del marketing más inteligentes no luchan contra la formación en IA. La están moldeando.