Cuando entrenar una IA deja de ser jurídicamente neutral: el caso Suno y la nueva frontera del derecho de autor

Santiago Carretero Sánchez, Profesor Titular de Filosofía del Derecho, Universidad Rey Juan Carlos, Abogado del Ilustre Colegio de Abogados de Madrid

La cuestión del derecho de autor frente a la inteligencia artificial generativa acaba de entrar en una nueva fase. El Landgericht München I, en su sentencia de 31 de julio de 2026, ha dado la razón sustancialmente a GEMA frente a Suno, empresa estadounidense dedicada a la generación de música mediante inteligencia artificial. El litigio tenía por objeto seis obras musicales y planteaba una cuestión que afecta directamente al futuro de los sistemas generativos: qué ocurre cuando las obras protegidas utilizadas durante el entrenamiento no son simplemente analizadas por el sistema, sino que determinados contenidos pueden quedar incorporados o memorizados en el propio modelo y posteriormente ser reproducidos mediante sus resultados.

La importancia de la resolución no reside, por tanto, únicamente en que una entidad de gestión haya obtenido una victoria frente a una empresa de IA. Lo verdaderamente relevante es que el tribunal sitúa el entrenamiento del modelo dentro del ámbito de las categorías jurídicas tradicionales del derecho de autor cuando existe una reproducción jurídicamente relevante. El problema deja así de ser exclusivamente tecnológico. Se convierte en una cuestión de propiedad intelectual: determinar qué operación realiza realmente un sistema de IA cuando aprende de una obra y, sobre todo, si aquello que aprende puede considerarse una reproducción jurídicamente protegida.

Del entrenamiento como proceso técnico a la reproducción como categoría jurídica

Una de las dificultades fundamentales del debate sobre IA generativa ha sido la tendencia a considerar el entrenamiento como una operación puramente técnica. El argumento parece intuitivo: una máquina procesa millones de obras, extrae patrones y posteriormente genera contenidos nuevos; por ello, se afirma, el sistema no conserva las obras utilizadas como si fueran archivos almacenados en una biblioteca digital.

El caso Suno obliga a introducir una distinción esencial. No todo aprendizaje automático equivale necesariamente a una reproducción de una obra, pero tampoco toda reproducción desaparece jurídicamente por el hecho de encontrarse integrada en los parámetros de un modelo. La cuestión decisiva es qué ocurre con la obra durante el proceso de entrenamiento y cuál es el grado de incorporación de su contenido al sistema.

Según la información disponible sobre la sentencia, el Landgericht München I consideró jurídicamente relevante la denominada memorización: no se trataría simplemente de que el modelo hubiera extraído información abstracta o patrones generales, sino de que determinados elementos de las obras hubieran quedado incorporados al modelo de una forma susceptible de constituir reproducción. Precisamente por ello, la decisión distingue entre el aprendizaje de características generales y una efectiva apropiación del contenido protegido.

Esta distinción es decisiva para el futuro del derecho de autor. Si una IA aprende que determinadas estructuras musicales son frecuentes, estamos ante una cuestión distinta de aquella en la que el sistema puede reconstruir de manera sustancial elementos concretos de una obra protegida. El Derecho no debería tratar de la misma manera la extracción de información y la reproducción del contenido.

Aquí aparece una primera conclusión que considero especialmente relevante: la neutralidad tecnológica del entrenamiento no puede convertirse en neutralidad jurídica. El hecho de que una reproducción se produzca dentro de un proceso algorítmico no elimina por sí mismo su eventual relevancia como acto de explotación de una obra.

El problema europeo: minería de textos y datos no significa libertad absoluta para entrenar modelos

La cuestión adquiere especial complejidad en Europa porque el ordenamiento jurídico ya contempla excepciones específicas para la minería de textos y datos. El artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790 permite determinadas reproducciones y extracciones de obras accesibles lícitamente para fines de minería de textos y datos, siempre que el titular no haya reservado expresamente esos derechos en la forma prevista por la norma. Para los contenidos disponibles en línea, esa reserva puede realizarse mediante medios legibles por máquina.

En Alemania, esta regulación se encuentra incorporada, entre otros preceptos, en el § 44b de la Urheberrechtsgesetz. La norma permite determinadas reproducciones de obras legalmente accesibles para realizar minería de textos y datos, pero condiciona esta posibilidad y contempla la eliminación de las copias cuando ya no sean necesarias para esa finalidad.

Por ello, sería incorrecto extraer de la sentencia Suno una regla simplista según la cual «el entrenamiento de una IA es ilegal». La cuestión jurídica es considerablemente más sofisticada. La licitud del entrenamiento dependerá, entre otros elementos, de la naturaleza de las obras utilizadas, del acceso legítimo a ellas, de la existencia de una reserva de derechos, de la finalidad concreta del tratamiento y de lo que finalmente ocurra con las reproducciones realizadas durante el proceso.

Y precisamente aquí aparece la aportación más interesante del caso Suno: el problema no termina cuando la obra entra en el conjunto de datos de entrenamiento. Hay que preguntarse qué sucede posteriormente dentro del modelo.

De Suno a Anthropic: dos respuestas diferentes al mismo conflicto

La importancia económica del problema puede apreciarse también en Estados Unidos. En julio de 2026, un tribunal federal aprobó definitivamente un acuerdo de 1.500 millones de dólares entre Anthropic y autores que habían demandado a la empresa por el uso de libros en el entrenamiento de Claude. El acuerdo se convirtió en uno de los mayores acuerdos conocidos en materia de derechos de autor.

El contraste resulta especialmente ilustrativo. Mientras el caso Suno permite al juez analizar jurídicamente la reproducción y la memorización dentro del modelo, el caso Anthropic muestra la otra gran vía de resolución del conflicto: la transformación del riesgo jurídico en un coste económico negociado.

No son, naturalmente, casos idénticos. En Anthropic desempeñó un papel esencial el origen ilícito de parte de las copias utilizadas, mientras que el tribunal había considerado previamente que determinados usos de las obras para el entrenamiento podían quedar amparados por el fair use. La posterior solución económica no establece por sí misma una regla general sobre la licitud de todo entrenamiento de modelos de IA.

Sin embargo, ambos casos permiten identificar una transformación profunda. La discusión está pasando de preguntarse únicamente si una IA puede utilizar obras protegidas a plantear cómo debe organizarse jurídicamente el acceso a los contenidos que constituyen la materia prima de los modelos generativos.

El verdadero cambio europeo: el entrenamiento comienza a ser también una cuestión de transparencia

Esta evolución explica también una de las decisiones más significativas del AI Act. El artículo 53 del Reglamento (UE) 2024/1689 obliga a los proveedores de modelos de IA de uso general a establecer una política para cumplir el Derecho de la Unión en materia de derechos de autor y, específicamente, a respetar las reservas de derechos formuladas conforme al artículo 4.3 de la Directiva 2019/790. Además, deben elaborar y poner a disposición del público un resumen suficientemente detallado del contenido utilizado para entrenar el modelo.

Esto tiene una importancia jurídica que va más allá de la mera transparencia empresarial. Si el proveedor debe explicar de manera suficientemente detallada qué contenidos han sido utilizados para entrenar el modelo, la trazabilidad del entrenamiento comienza a convertirse en una condición de gobernanza jurídica de la IA.

No se exige publicar necesariamente cada obra concreta ni revelar los secretos técnicos del modelo. Pero sí aparece una nueva exigencia: conocer, al menos en términos suficientemente generales, de dónde procede la materia prima con la que se ha construido el sistema. El propio AI Act vincula esta transparencia con la posibilidad de que los titulares de derechos puedan ejercer y hacer valer sus derechos.

Por ello, el futuro del derecho de autor en la IA generativa probablemente no dependerá únicamente de decidir si una determinada utilización constituye una infracción. También dependerá de algo previo: la capacidad de reconstruir jurídicamente el itinerario de los contenidos desde su incorporación al entrenamiento hasta su eventual manifestación en los resultados del sistema.

Una nueva frontera para el derecho de autor

El caso Suno permite formular una conclusión que considero especialmente importante. El derecho de autor ante la IA no debería limitarse a vigilar el output. El resultado generado por la máquina es solamente el último eslabón de una cadena mucho más extensa: adquisición o acceso a los datos, reproducción, extracción, entrenamiento, almacenamiento, memorización, generación y explotación posterior.

La verdadera frontera jurídica se encuentra precisamente en esa cadena.

La pregunta ya no puede formularse solamente como «¿ha copiado la IA esta obra?». Debemos formular una pregunta más amplia: ¿qué tratamiento jurídicamente relevante ha recibido la obra para que la IA pueda producir ese resultado?

Esta perspectiva permite superar dos posiciones igualmente insuficientes. La primera consiste en considerar que toda utilización de obras para entrenar IA constituye automáticamente una infracción. La segunda, en entender que el carácter técnico del entrenamiento convierte cualquier reproducción en jurídicamente irrelevante.

Entre ambas posiciones existe un espacio mucho más preciso: identificar cada acto, determinar qué norma resulta aplicable, comprobar si concurre una excepción o limitación y, finalmente, analizar si el sistema ha incorporado de forma jurídicamente relevante contenidos protegidos.

Suno no resuelve definitivamente esta cuestión. Su sentencia ni siquiera constituye una decisión firme. Pero sí ofrece una señal de enorme importancia: el entrenamiento de la inteligencia artificial generativa ha dejado de ser una zona jurídicamente invisible.

Y probablemente este sea uno de los grandes cambios que veremos en los próximos años: el derecho de autor tendrá que aprender a mirar no solamente la obra que produce la inteligencia artificial, sino también la memoria jurídica de la que esa inteligencia artificial ha aprendido.

Referencias

Directiva (UE) 2019/790 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 17 de abril de 2019, sobre los derechos de autor y derechos afines en el mercado único digital. Diario Oficial de la Unión Europea, L 130, 92-125.

Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Reglamento de Inteligencia Artificial). Diario Oficial de la Unión Europea.

Landgericht München I. (2026, 31 de julio). GEMA gegen Suno Inc., Az. 42 O 763/25.

United States District Court for the Northern District of California. (2026, 20 de julio). Bartz v. Anthropic PBC: aprobación definitiva del acuerdo de 1.500 millones de dólares.

Santiago Carretero Sánchez
Profesor Titular de Filosofía del Derecho, Universidad Rey Juan Carlos
Abogado del Ilustre Colegio de Abogados de Madrid

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