Licencias obligatorias y entrenamiento de IA: una propuesta india que reabre el debate sobre el equilibrio entre innovación y propiedad intelectual
Licencias obligatorias y entrenamiento de IA: una propuesta india que reabre el debate sobre el equilibrio entre innovación y propiedad intelectual
Por Santiago Carretero Sánchez
Profesor Titular de Derecho – Universidad Rey Juan Carlos
El 12 de febrero de 2026 se hizo público un documento de análisis jurídico en India que propone la implantación de un sistema de licencias obligatorias para el entrenamiento de modelos generativos de inteligencia artificial, en sustitución de los actuales esquemas basados en autorizaciones individuales o en mecanismos de exclusión voluntaria (opt-out). La propuesta sitúa en el centro del debate una cuestión estructural: ¿cómo articular jurídicamente el uso masivo de obras protegidas en el entrenamiento algorítmico sin erosionar el sistema de propiedad intelectual?
La cuestión no es menor. Los modelos generativos se entrenan mediante la ingestión de grandes volúmenes de datos, entre ellos textos, imágenes y obras sujetas a copyright. La fricción surge cuando ese uso no cuenta con autorización expresa del titular, lo que ha dado lugar en distintas jurisdicciones a litigios por infracción de derechos de autor.
1. El modelo de licencia obligatoria: fundamento y alcance
La propuesta india parte de una premisa clara: el entrenamiento de IA constituye un uso económicamente relevante de obras protegidas y, por tanto, debe quedar sometido a un régimen jurídico específico. Frente a soluciones basadas en excepciones amplias (como el text and data mining europeo) o en la negociación privada fragmentada, se plantea un sistema de licencia obligatoria con remuneración equitativa.
Desde el punto de vista dogmático, la licencia obligatoria no es una figura extraña al Derecho de autor. Históricamente ha sido utilizada en ámbitos como la radiodifusión o la música para garantizar acceso y evitar bloqueos del mercado. Aplicada a la IA, su finalidad sería doble:
El eje del modelo descansa en la sustitución del consentimiento individual por una habilitación legal automática, acompañada de un sistema de remuneración colectiva.
2. Tensiones estructurales: exclusividad vs. función social
La propuesta reabre un debate clásico: la tensión entre el carácter exclusivo del derecho de autor y su función social. El entrenamiento algorítmico no implica necesariamente reproducción accesible al público, pero sí un procesamiento masivo de contenidos protegidos que puede generar resultados con valor económico.
Surgen, al menos, tres cuestiones jurídicas de fondo:
El planteamiento indio parece optar por una solución intermedia: reconocer que existe uso relevante, pero canalizarlo mediante una limitación estructurada y remunerada.
3. Comparación con el modelo europeo
En la Unión Europea, el Reglamento de IA no regula directamente esta cuestión, mientras que la Directiva (UE) 2019/790 introdujo excepciones para minería de textos y datos (TDM). Sin embargo, el sistema europeo mantiene la posibilidad de exclusión expresa por parte del titular (opt-out), lo que genera incertidumbre práctica y fragmentación.
La propuesta de licencia obligatoria elimina ese opt-out y prioriza la estabilidad normativa. Desde una perspectiva comparada, ello plantea interrogantes relevantes:
4. Consideraciones finales
El debate indio refleja un fenómeno global: la necesidad de adaptar el Derecho de autor a entornos de procesamiento automatizado masivo. Ni la defensa irrestricta de la exclusividad ni la liberalización absoluta parecen soluciones adecuadas.
La opción de licencia obligatoria ofrece coherencia sistémica y previsibilidad, pero exige un diseño técnico preciso para evitar distorsiones en la competencia, sobrecompensación o barreras de entrada.
En términos estructurales, la cuestión trasciende la técnica jurídica concreta. Lo que está en juego es el modelo de equilibrio entre creatividad humana, explotación tecnológica y función social del conocimiento en la era algorítmica.
El Derecho, una vez más, no puede limitarse a reaccionar; debe anticipar.
Referencia
Law.asia. (2026, 12 de febrero). Generative AI copyright debate in India: Proposal for blanket licensing framework. Law.asia.
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