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Propiedad intelectual en la era de
la inteligencia artificial
generativa
Quispe Cutipa, Walter Arturo; Montoro
Alegre, Edinson Raúl; Rengifo Zumaeta,
Alex; Palomino Ochoa, Juan José;
Palomino Ochoa, Rosario Leonor;
Masuda Toyofuku, Victor Ricardo
© Quispe Cutipa, Walter Arturo;
Montoro Alegre, Edinson Raúl; Rengifo
Zumaeta, Alex; Palomino Ochoa, Juan
José; Palomino Ochoa, Rosario Leonor;
Masuda Toyofuku, Victor Ricardo, 2026
Primera edición (1.ª ed.): febrero, 2026
Editado por:
Editorial Mar Caribe ®
www.editorialmarcaribe.es
Av. Gral. Flores 547, 70000 Col. del
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Uruguay.
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Formato: Electrónico
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ARK: ark:/10951/isbn.9789915698731
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Editorial Mar Caribe, firmante Nº 795 de
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Internet como un medio funcional emergente
para la distribución del conocimiento.
Obviamente, estos avances pueden modificar
significativamente la naturaleza de la publicación
científica, así como el actual sistema de garantía
de calidad...." (Max Planck Society, ed. 2003, pp.
152-153).
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Editorial Mar Caribe
Propiedad intelectual en la era de la
inteligencia artificial generativa
Colonia, Uruguay
2026
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Propiedad intelectual en la era de la
inteligencia artificial generativa
4
Índice
Introducción ............................................................................................................ 8
Capítulo 1 .............................................................................................................. 11
Propiedad intelectual en la era de la inteligencia artificial generativa: la
encrucijada jurídica entre la creación humana y la síntesis algorítmica ........ 11
La doctrina de la autoría humana y la evolución de las directrices de
patentabilidad .................................................................................................... 12
Litigios de alto impacto y la fractura de la defensa del uso legítimo .......... 16
El paradigma regulatorio de la Unión Europea: transparencia y códigos de
conducta ............................................................................................................. 20
Modelos preventivos globales y el marco de acción en América Latina ...... 23
El debate sobre la remuneración equitativa y los sistemas de licencias
colectivas ............................................................................................................ 27
Capítulo 2 .............................................................................................................. 30
Licencias abiertas, supervisión humana y transparencia de la inteligencia
artificial en la creación literaria .......................................................................... 30
Las licencias abiertas y el procomún en el ecosistema de la inteligencia
artificial .............................................................................................................. 31
Hacia un nuevo contrato social: Las señales de preferencia y el proyecto
CC Signals ....................................................................................................... 35
El imperativo de la supervisión humana y la doctrina de la autoría ............ 36
Criterios de originalidad y la exclusión de la autoría no humana ............. 37
Transparencia y políticas editoriales en el ámbito literario y académico .... 41
Acción colectiva, el Manifiesto por una IAG sostenible y perspectivas
futuras ................................................................................................................ 46
Capítulo 3 .............................................................................................................. 49
Autoría Humana: La legislación actual y la jurisprudencia .............................. 49
El fundamento antropocéntrico de la legislación autoral ............................. 49
El Decreto Legislativo 822 y el sistema peruano ........................................ 50
La Decisión Andina 351 y el régimen común .............................................. 51
5
La originalidad como estándar de protección ................................................ 52
Originalidad subjetiva e impronta personal ................................................ 52
El estándar de la Unión Europea y el caso law del TJUE ........................... 53
El desafío de la inteligencia artificial en la jurisprudencia peruana ............ 54
Las Resoluciones de la Dirección de Derecho de Autor en 2024 .............. 54
Ética y gobernanza de la IA en la administración pública ........................ 55
Comparativa internacional: Estados Unidos y el Reino Unido ...................... 56
Estados Unidos: El requisito de "Human Authorship" y el caso Thaler .... 56
El enfoque pragmático del Reino Unido ...................................................... 57
El rol del usuario: ¿autor, coautor o simple operador? ................................. 58
La analogía de la cámara fotográfica .......................................................... 59
El problema de los "Prompts" e instrucciones ............................................ 59
El marco andino y la protección de los derechos morales ............................ 60
Inalienabilidad y carácter personalísimo .................................................... 60
El derecho de integridad ante la IA ............................................................. 61
Inteligencia artificial y el sistema judicial peruano ....................................... 61
La sentencia de alimentos con asistencia de ChatGPT .............................. 61
Trazabilidad y transparencia algorítmica .................................................... 62
Propuestas de reforma y el futuro de la regulación en el Perú ................... 62
La Ley 31814 y su Reglamento (DS 115-2025-PCM) ................................. 63
Proyectos de ley en el Congreso (PL 7033/2023) ...................................... 63
Perspectiva internacional: La OMPI y las Conversaciones sobre IP............. 64
La 12.ª Sesión: Medios Sintéticos y Réplicas Digitales .............................. 64
La "Guerra del Copyright" y el entrenamiento de modelos ....................... 65
Doctrinas emergentes: hacia un modelo de autoría híbrida ......................... 66
Atribución al programador vs. atribución al usuario ................................. 66
Propuesta de derechos sui generis .............................................................. 67
Conclusiones sobre la autoría humana en la era digital ............................... 67
Capítulo 4 .............................................................................................................. 69
6
El litigio global sobre propiedad intelectual e inteligencia artificial: minería
de datos, doctrina del uso justo y marcos regulatorios .................................... 69
El Ecosistema del Litigio en los Estados Unidos: El Uso Justo frente a la
Dilución del Mercado ........................................................................................ 70
La Disputa sobre la Transformatividad y el Factor Uno ............................. 70
La Teoría de la Dilución del Mercado y el Impacto Económico ................. 71
El Acuerdo Histórico de Anthropic: Un Punto de Inflexión Financiero ........ 73
Las "Bibliotecas en la Sombra" y el Límite de la Legalidad ....................... 74
Anatomía del Fondo de Compensación ....................................................... 74
El Modelo Regulatorio de la Unión Europea: Transparencia y el Auge de las
Licencias Obligatorias ....................................................................................... 75
La Excepción de Minería de Textos y Datos (TDM) y el Derecho de
Exclusión ......................................................................................................... 75
El Debate sobre la Licencia Estatuaria: El Informe Peukert ...................... 76
Perú e Indecopi: Entre el Humanismo Jurídico y la Transformación Digital
............................................................................................................................ 77
El Requisito de Originalidad y la Intervención Humana ............................ 77
Lineamientos para una IA Ética y Responsable.......................................... 78
Impacto Económico en las Industrias Creativas: El Informe UNESCO 2026
............................................................................................................................ 80
Desplazamiento por contenido sintético ..................................................... 81
El Retorno de la Piratería y el Incumplimiento de las Normas ................. 81
Mecanismos Técnicos de Exclusión y Control de Derechos ........................... 82
Protocolos de Exclusión Voluntaria (Opt-Out) ............................................ 82
La perspectiva de la Oficina de Derechos de Autor de los EE. UU. (USCO) . 84
Infracción Prima Facie en el Entrenamiento ............................................... 84
Registrabilidad y Autoría Humana ............................................................... 85
Conclusiones y Perspectivas Futuras: La Década de la Incertidumbre ....... 86
Capítulo 5 .............................................................................................................. 88
Responsabilidad por infracción y protección de los algoritmos: propiedad
intelectual o secreto empresarial ........................................................................ 88
7
Marcos conceptuales y naturaleza jurídica de los algoritmos ...................... 89
El algoritmo como software y la protección por derecho de autor ........... 89
Invenciones implementadas por ordenador y el régimen de patentes .... 91
La arquitectura del secreto empresarial como alternativa estratégica ....... 92
Requisitos de validez y medidas de protección razonables ....................... 93
El fenómeno de la ingeniería inversa ........................................................... 95
Responsabilidad por infracción de algoritmos y el sistema de sanciones .. 96
Infracción administrativa y competencia desleal ....................................... 96
Responsabilidad civil: El dilema del nexo causal y la autonomía
algorítmica ..................................................................................................... 97
La Revolución Penal de 2025: Ley 32314 y el uso de la Inteligencia
Artificial .......................................................................................................... 98
Desafíos éticos, transparencia y auditoría algorítmica ................................ 100
La tensión entre secreto y transparencia .................................................. 100
Sesgos y discriminación algorítmica .......................................................... 101
El procedimiento judicial y la prueba digital de infracción ......................... 101
Fases de la pericia informática forense ..................................................... 102
El rol de la Justicia Predictiva y la IA en los tribunales........................... 103
Gobernanza y gestión de activos tecnológicos en el Perú .......................... 103
Conclusión ........................................................................................................... 106
Bibliografía .......................................................................................................... 108
8
Introducción
En la última década, la humanidad ha sido testigo de una metamorfosis
sin precedentes en la relación entre la tecnología y la creación. Lo que comenzó
como herramientas de asistencia para el diseño y la escritura ha evolucionado
hacia sistemas complejos capaces de generar obras visuales, literarias,
musicales y de programación que, a simple vista, resultan indistinguibles de
las creadas por el ingenio humano. La irrupción de la inteligencia artificial
generativa (IAG) no solo representa un salto cuantitativo en la productividad,
sino también un desafío cualitativo a los cimientos mismos de la propiedad
intelectual.
Este libro, titulado "Propiedad intelectual en la era de la inteligencia
artificial generativa", surge de la necesidad urgente de trazar un mapa de un
ámbito legal en constante expansión y cambio. Aunque las leyes de propiedad
intelectual fueron creadas con la idea del antropocentrismo —que sostiene
que solo los seres humanos pueden ser considerados autores por poseer la
chispa creativa—, los modelos de lenguaje avanzado (LLM) y las redes
neuronales generativas están llevando a juristas, académicos y legisladores a
cuestionar conceptos que antes se consideraban propios de los seres
humanos.
El tema principal que atraviesa estas páginas es el conflicto entre
proteger la innovación y respetar los derechos de los creadores humanos. ¿Es
legal usar millones de obras protegidas por derechos de autor para entrenar
modelos de IA sin el permiso explícito de sus creadores? El debate sobre el
fair use (uso legítimo) y la minería de textos y datos está ahora en el centro
9
de disputas legales en varias jurisdicciones a nivel mundial. ¿Puede una obra
generada por un algoritmo ser protegida? Si la respuesta es no, podemos
desincentivar la inversión en estas tecnologías; si la respuesta es sí, surge el
dilema de quién tiene la titularidad: ¿el programador, quien escribe el prompt,
o la máquina misma?
El libro se estructura en cinco secciones temáticas. La primera parte
presenta la base técnica de la IA generativa dirigida a lectores del ámbito
jurídico. La segunda trata sobre los derechos de autor y el concepto de
originalidad. La tercera analiza el impacto en la propiedad industrial,
centrándose en las patentes y los diseños. La cuarta discute el litigio global en
materia de propiedad intelectual e inteligencia artificial. Finalmente, la quinta
proyecta el futuro de la regulación, explorando modelos innovadores de
licenciamiento y la posible creación de derechos sui generis para las
producciones algorítmicas.
La ausencia de un marco regulatorio armonizado a nivel internacional
genera un entorno de inseguridad para inversores, desarrolladores y
creadores, quienes operan en un vacío legal en el que las sentencias judiciales
actuales son todavía experimentales y contradictorias. En este sentido, la
convergencia entre la Propiedad Intelectual (PI) y la Inteligencia Artificial
Generativa (IAG) constituye uno de los desafíos jurídicos y éticos más
disruptivos del siglo XXI. Mientras que los sistemas tradicionales de derechos
de autor fueron diseñados bajo la premisa de la originalidad humana, la
aparición de modelos capaces de producir obras literarias, artísticas y técnicas
de alta calidad cuestiona los cimientos del ecosistema legal vigente.
En consecuencia, el objetivo principal de la investigación es identificar
las lagunas legales en los tratados internacionales frente a la creación no
10
humana, con énfasis en la tensión creciente entre las empresas tecnológicas
que defienden el web scraping como un uso transformador y los autores que
denuncian una explotación comercial no remunerada de su propiedad
intelectual. Ahora bien, invitamos al lector a participar en este debate esencial,
pues, la propiedad intelectual no es solo un conjunto de leyes estático, sino un
organismo vivo que necesita evolucionar para seguir cumpliendo su objetivo
principal: impulsar el avance de la ciencia y las artes en un mundo donde la
línea entre lo humano y lo artificial se vuelve cada vez más borrosa.
11
Capítulo 1
Propiedad intelectual en la era de
la inteligencia artificial
generativa: la encrucijada jurídica
entre la creación humana y la
síntesis algorítmica
El despliegue a gran escala de los sistemas de inteligencia artificial
generativa ha forzado una revaluación profunda y sin precedentes de los
principios clásicos que sustentan la propiedad intelectual. Históricamente, el
derecho de autor y el sistema de patentes se concibieron como mecanismos
destinados a incentivar el esfuerzo intelectual humano, otorgando derechos
exclusivos a las personas naturales para recompensar su ingenio y promover
el progreso de la ciencia y las artes. No obstante, la aparición de modelos
fundacionales capaces de sintetizar textos fluidos, composiciones musicales
complejas, obras visuales de alta calidad y código de programación de manera
autónoma ha quebrado la noción de que la creatividad es una facultad
exclusivamente humana.
La problemática actual se ramifica en dos vertientes operativas y
doctrinales, claramente diferenciadas, que desafían la legislación vigente en
casi todas las jurisdicciones. Por un lado, se encuentra el debate sobre los
datos de entrada (inputs), referido al uso masivo y no autorizado de obras
12
protegidas por derechos de autor para el entrenamiento de grandes modelos
de lenguaje y de redes neuronales. Por otro lado, surge el dilema de los
resultados (outputs), que cuestiona si las obras producidas total o
parcialmente por una máquina merecen algún tipo de tutela jurídica o si deben
ingresar directamente al dominio público. La falta de un consenso global y la
disparidad de criterios entre las oficinas de registro y los tribunales están
configurando un escenario de fragmentación regulatoria en el que convergen
intereses económicos masivos y defensas corporativas basadas en el secreto
comercial.
La doctrina de la autoría humana y la
evolución de las directrices de patentabilidad
Una de las premisas fundamentales que rigen el derecho de autor a
nivel internacional es que la protección solo se concede a las producciones
originales que emanan de la mente humana. En los Estados Unidos, tanto la
Oficina de Derechos de Autor como los tribunales federales han mantenido un
criterio estricto e invariable respecto de la incapacidad de las máquinas para
ostentar la condición de autor.
Este principio quedó firmemente establecido tras las múltiples
solicitudes presentadas por el científico computacional Stephen Thaler, quien
desarrolló un sistema de inteligencia artificial denominado Creativity Machine,
capaz de generar obras visuales de forma autónoma. Thaler pretendía
registrar la obra titulada A Recent Entrance to Paradise, identificando
expresamente al software como autor y reclamando la titularidad de los
13
derechos patrimoniales en su calidad de propietario del sistema (Aranguri et
al., 2025).
La Oficina de Derechos de Autor denegó sistemáticamente el registro
argumentando la ausencia de autoría humana, una postura que fue ratificada
por el Tribunal de Distrito y posteriormente por el Tribunal de Apelaciones del
Circuito de D.C.. Tras sucesivas apelaciones, el litigio llegó a la máxima
instancia judicial estadounidense, que declinó revisar el caso el 2 de marzo de
2026, dejando firme el requisito de autoría humana como doctrina asentada y
obligatoria en la jurisdicción norteamericana. Esta resolución ratifica que los
creadores que utilicen herramientas algorítmicas solo podrán reclamar
protección sobre aquellos elementos en los que exista una dirección, edición o
alteración humana significativa que refleje una impronta creativa propia.
Paralelamente, el ámbito de las patentes ha experimentado una
evolución normativa intensa en la forma de analizar las invenciones asistidas
por computadora. En febrero de 2024, la Oficina de Patentes y Marcas de los
Estados Unidos (USPTO) había publicado unas directrices iniciales que
recurrían a los factores tradicionales de Pannu para evaluar la contribución
humana en procesos en los que intervenía la inteligencia artificial.
Sin embargo, el 26 de noviembre de 2025, la USPTO emitió una guía
revisada que rescindió en su totalidad la normativa anterior. La autoridad
determinó que los factores Pannu resultaban inaplicables cuando un solo
inventor humano utilizaba inteligencia artificial, dado que dichos factores
fueron diseñados exclusivamente para dirimir disputas de coinvención entre
múltiples personas naturales (véase la Tabla 1).
14
Tabla 1: principios jurídicos aplicables a las solicitudes de patentes en los
Estados Unidos tras la actualización de las directrices federales
Criterio de Evaluación
Regla Aplicable y
Fundamento Jurídico
Implicancia Práctica
para el Solicitante
Estándar de invención
general
El mismo estándar legal
se aplica a todas las
invenciones,
independientemente de si
se utilizó inteligencia
artificial en el proceso
creativo o no.
No se crea una categoría
especial ni más laxa de
patentabilidad para
invenciones generadas
mediante el uso de
algoritmos avanzados.
Naturaleza de la
tecnología
Los sistemas de
inteligencia artificial
generativa se consideran
estrictamente
herramientas e
instrumentos de trabajo.
Su función es análoga a la
de un software de diseño
o equipamiento de
laboratorio; la máquina
no puede figurar como
inventora.
Análisis de coinvención
Los factores Pannu solo
operan si múltiples
personas naturales
participan en el desarrollo
asistido de la invención.
Se descarta la figura de
coinvención entre un
humano y un software,
dado que el sistema
carece de personalidad
15
jurídica3.
Requisito de prioridad
extranjera
No se admiten solicitudes
que reclamen prioridad
sobre registros
extranjeros donde figure
una máquina como
inventora única.
Obliga a las empresas
internacionales a declarar
únicamente a los
inventores humanos si
desean extender la
protección de sus
patentes a EE. UU.
La rigidez de estas directrices contrasta con las crecientes
preocupaciones expresadas por organizaciones gremiales internacionales. La
Asociación Internacional de Marcas (INTA) trasladó formalmente a la USPTO
su preocupación por si las divulgaciones generadas exclusivamente por
inteligencia artificial y publicadas en repositorios de libre acceso debían
considerarse como estado de la técnica (prior art) según el artículo 102(a) de
la ley estadounidense.
El uso masivo de algoritmos para generar millones de descripciones
técnicas con el único fin de utilizarlas como publicaciones defensivas podría
colapsar los sistemas de búsqueda y frenar indebidamente las solicitudes
legítimas presentadas por inventores humanos que no disponen de la misma
capacidad de generación masiva.
En América Latina, la legislación sigue pautas doctrinales muy similares
basadas en el derecho continental. En el ordenamiento jurídico peruano,
16
regulado sustancialmente por el Decreto Legislativo 822, el concepto de
originalidad sigue estrechamente ligado a la personalidad del autor. Dado que
la ley presume que la creatividad es un atributo exclusivo del ser humano, las
obras generadas sin intervención creativa directa quedan fuera del ámbito de
protección de la propiedad intelectual y pasan a formar parte del dominio
público (Cavero, 2019). Esto plantea un serio desafío comercial para las
empresas de diseño y software en la región, que deben recurrir a intrincadas
estructuras de licencias contractuales y políticas de secreto industrial para
evitar que sus desarrollos algorítmicos sean replicados y utilizados
gratuitamente por competidores directos.
Litigios de alto impacto y la fractura de la
defensa del uso legítimo
El epicentro de la disputa económica entre los creadores de contenido
y las grandes corporaciones tecnológicas radica en el proceso de
entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial generativa. Para que
un modelo adquiera la capacidad de procesar lenguaje natural o generar
imágenes fotorrealistas, requiere procesar previamente millones de gigabytes
de información que a menudo incluye obras literarias y artísticas, así como
bases de datos protegidas por derechos de autor (Romero, 2025).
Los titulares de los derechos argumentan que la reproducción técnica
de sus obras para alimentar estas redes neuronales constituye una infracción
masiva y flagrante de sus derechos exclusivos de reproducción. Por su parte,
las empresas desarrolladoras alegan que el almacenamiento temporal de las
17
obras con fines de análisis estadístico constituye una transformación legítima
amparada por la doctrina del fair use o uso legítimo.
A diferencia de los primeros litigios, en los que las acusaciones se
planteaban en términos abstractos de extracción masiva de datos, las
demandas presentadas ante los tribunales federales de los Estados Unidos
durante el primer trimestre de 2026 denotan una sofisticación técnica mucho
mayor. Los demandantes ya no solo atacan la fase de ingesta de datos, sino
que también aportan pruebas periciales que demuestran que los modelos
memorizan literalmente fragmentos de las obras originales y los reproducen
ante determinadas instrucciones de los usuarios, fenómeno conocido en la
literatura técnica como regurgitación (véase la Tabla 2).
Tabla 2: Análisis estructurado de las demandas de mayor trascendencia de
la jurisprudencia global
Demandante y
Referencia
Demandados y
Jurisdicción
Fundamentos de
la Acción y Tipo
de Infracción
Estado del
Proceso
Gracenote Media
Services (1:26-cv-
01947)
OpenAI (Distrito
Sur de Nueva
York)
Copia y uso de
bases de datos
descriptivas de
contenido
audiovisual para
mejorar ChatGPT.
Alega la
El demandante
denunció que
OpenAI rechazó
ofertas previas
para negociar
licencias
comerciales
18
generación de
salidas textuales
idénticas y un
enriquecimiento
injusto.
legítimas.
Encyclopedia
Britannica y
Merriam-Webster
(1:26-cv-02097)
OpenAI (Distrito
Sur de Nueva
York)
Infracción directa
y dilución de
marcas. Los
resultados del
sistema contienen
información
errónea
(alucinaciones)
atribuida
falsamente a
prestigiosos
editores.
Introduce un
debate novedoso
sobre el
desprestigio de
marca derivado de
errores
algorítmicos.
Chicken Soup for
the Soul (5:26-cv-
02333)
Anthropic, Google,
OpenAI, Meta,
Apple, NVIDIA et
al. (Distrito Norte
de California)
Descarga y copia
de miles de libros
protegidos de la
exitosa franquicia,
provenientes de
repositorios
piratas de internet
La acción conjunta
contra casi toda la
industria de
vanguardia busca
asfixiar la práctica
de recurrir a
fuentes ilícitas.
19
conocidos como
bibliotecas en la
sombra.
BMG Rights
Management
(5:26-cv-02334)
Anthropic (Distrito
Norte de
California)
Infracción masiva
de composiciones
musicales en el
entrenamiento y
en los resultados.
Se acusa la
remoción
deliberada de la
información de
gestión de
derechos.
El caso ataca la
capacidad del
modelo Claude
para reproducir
letras de
canciones sin
autorización.
Estos casos demuestran que la industria de los contenidos ha dejado
atrás la pasividad inicial. El caso impulsado por Encyclopaedia Britannica
resulta de especial relevancia para los analistas corporativos, pues trasciende
el ámbito estricto del derecho de autor para adentrarse en el terreno de la
competencia desleal y la dilución de marca.
Al atribuir falsamente datos erróneos o inventados por el propio
sistema a una fuente de referencia académica reputada, el software no solo
vulnera los derechos de propiedad intelectual tradicionales, sino que erosiona
activamente el valor comercial y la confianza pública depositada en las marcas
20
de los editores originales (Aranguri et al., 2025).
Por su parte, el histórico proceso entablado por The New York Times
contra Microsoft y OpenAI sigue aportando datos de gran relevancia durante
su fase de pruebas. La disputa escaló sustancialmente cuando el periódico
exigió la entrega de un registro completo que contenía mil cuatrocientos
millones de conversaciones privadas sostenidas por los usuarios de ChatGPT
con el objetivo de demostrar la frecuencia de las reproducciones literales de
sus noticias.
OpenAI se opuso enérgicamente a la pretensión alegando que la
entrega masiva de dichos datos violaría el derecho a la privacidad de millones
de personas y desvelaría secretos comerciales medulares de su arquitectura
tecnológica. Finalmente, el juez de la causa forzó a la tecnológica a habilitar
el acceso a los datos bajo rigurosos protocolos de anonimización y entornos
de revisión controlados para evitar la extracción indebida de código
propietario.
El paradigma regulatorio de la Unión Europea:
transparencia y códigos de conducta
Frente al lento avance de las soluciones por la vía judicial en los Estados
Unidos, las instituciones de la Unión Europea han optado por una regulación
proactiva y vinculante, de gran alcance extraterritorial, mediante la
implementación de la Ley de Inteligencia Artificial. La referida ley impone a
los proveedores de modelos de propósito general (GPAI) obligaciones estrictas
de transparencia orientadas específicamente a proteger a los titulares de
21
derechos de propiedad intelectual.
En el marco jurídico europeo, la Directiva sobre Derechos de Autor en
el Mercado Único Digital de 2019 ya permitía a los creadores realizar una
reserva expresa de derechos (opt-out) para evitar que sus obras fueran objeto
de minería de datos por parte de terceros. Sin embargo, la efectividad de esta
medida dependía de la buena voluntad de las empresas y de la difícil
fiscalización de los procesos internos de entrenamiento.
La Ley de IA viene a subsanar esta debilidad exigiendo a los
desarrolladores la adopción obligatoria de políticas internas que identifiquen
y respeten de forma efectiva estas reservas, utilizando para ello protocolos
tecnológicos estandarizados y legibles por máquina como archivos robots.txt
o llms.txt (Palma, 2025).
El 24 de julio de 2025, la Oficina de IA de la Comisión Europea dio un
paso decisivo al publicar la plantilla obligatoria para el resumen público del
contenido de entrenamiento. Dicho documento obliga a las empresas a
desvelar la arquitectura general de sus datos y las principales fuentes de
información utilizadas para nutrir los algoritmos (véase la Tabla 3).
Tabla 3: Variables técnicas y umbrales de capacidad computacional para
clasificar las obligaciones de los proveedores
Clasificación del Modelo
Umbral de Capacidad
Cómputo
Obligaciones de
Cumplimiento Exigidas
Modelo de Propósito
Operaciones de punto
Complementar el
22
General estándar
flotante mayores a
FLOPs.
resumen de
entrenamiento, respetar
las reservas de derechos
de los autores y mantener
la documentación técnica
actualizada.
Modelo con Riesgo
Sistémico
Operaciones de punto
flotante mayores a
FLOPs.
Además de las
obligaciones estándar,
deben realizar
evaluaciones de modelos,
mitigar riesgos
estructurales, reportar
incidentes graves y
someterse a una
ciberseguridad reforzada.
Modelos de código abierto
no sistémicos
Inferiores a los umbrales
indicados o liberados bajo
licencias libres
verificadas.
Exentos de mantener
documentación técnica
detallada para terceros y
de nombrar
representantes
autorizados si operan
fuera de la UE, pero deben
respetar el derecho de
autor.
23
A pesar del carácter imperativo de estas medidas, la aplicación práctica
ha evidenciado una marcada resistencia por parte de los líderes de la industria.
Informes de seguimiento emitidos por plataformas de la sociedad civil como
Open Future indican que, mientras pequeños equipos de investigación
independientes han cumplido satisfactoriamente con la publicación de los
desgloses de datos, gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y xAI han
esquivado la publicación de las plantillas alegando que revelar el diez por
ciento de sus dominios web más raspados vulnera el secreto comercial
corporativo.
La Oficina de IA de la Comisión Europea asumirá plenas facultades
sancionadoras a partir de agosto de 2026, lo que promete abrir una nueva
etapa de tensiones corporativas y multas multimillonarias que podrían
alcanzar hasta los quince millones de euros o el tres por ciento del volumen
de negocios global de las infractoras.
Modelos preventivos globales y el marco de
acción en América Latina
La divergencia entre el modelo estadounidense, basado en el litigio
posterior, y el enfoque preventivo europeo no agota el espectro de respuestas
gubernamentales en el plano internacional. La República Popular China
consolidó un tercer modelo de gobernanza sumamente ágil mediante la
publicación de sus Medidas Provisionales para la Administración de Servicios
de Inteligencia Artificial Generativa (Muñoz, 2024).
La legislación de la República Popular China exige que cualquier
24
sistema destinado al público general sea sometido previamente a una
evaluación de seguridad y a un registro de algoritmos ante la Administración
del Ciberespacio de China (CAC). En lo tocante a la propiedad intelectual, el
artículo 7 de las Medidas obliga a los proveedores a utilizar únicamente datos
y modelos básicos provenientes de fuentes legítimas y a respetar
escrupulosamente los derechos exclusivos de terceros.
Además, el 27 de agosto de 2025, el Consejo de Estado de China emitió
el Plan de Acción IA Plus, que traza la ruta estratégica para alcanzar una
penetración de la inteligencia artificial del setenta por ciento en los sectores
productivos clave para el año 2027 y del noventa por ciento para el año 2030,
lo que demuestra que el férreo control regulatorio no frena las ambiciones de
liderazgo económico del país. En los Estados Unidos, ante la ausencia de una
legislación federal uniforme que tutele la transparencia de los datos de
entrenamiento, diversos estados han comenzado a legislar de manera
individual, creando un complejo mosaico normativo que dificulta el
cumplimiento para las empresas de alcance nacional (véase la Tabla 4).
Tabla 4: Leyes estatales aprobadas en EE. UU. para frenar los abusos de los
sistemas inteligentes:
Estado de la Unión
Ley Aplicable y Vigencia
Enfoque Regulatorio y
Obligaciones Principales
California
Ley AB 2013 (enero 2026)
Impone obligaciones de
máxima transparencia
específicamente
25
orientadas a la revelación
de las fuentes de datos
utilizadas para el
entrenamiento
algorítmico.
California
Ley SB 53 - TFAIA (enero
2026)
Obliga a las empresas que
desarrollan modelos de
frontera a publicar sus
marcos de seguridad
internos y a reportar
incidentes graves.
Texas
Ley TRAIGA (enero 2026)
Proscribe de manera
absoluta el uso de
sistemas inteligentes
cuyo objeto sea manipular
la conducta humana o
explotar a menores.
Illinois
Ley HB 3773 (enero 2026)
Exige a los empleadores
que notifiquen a los
trabajadores sobre el uso
de sistemas automáticos
en las contrataciones y
prohíbe los sesgos
26
discriminatorios.
En el entorno de América Latina, el panorama legislativo avanza a un
ritmo más pausado, pero igualmente enfocado en la contención de riesgos
éticos y en el respeto a la legalidad vigente. En el Perú, el Indecopi ha asumido
un liderazgo institucional visible. Mediante la Resolución N.° 000062-2025-
GEG/INDECOPI, aprobada en mayo de 2025, la entidad fijó los Lineamientos
para el Uso Ético de la Inteligencia Artificial. El documento vincula a todo el
personal y a los proveedores de la institución y establece el principio de que
los sistemas algorítmicos no deben tomar decisiones de manera automatizada
sin la debida supervisión humana directa.
Paralelamente, la Dirección de Derecho de Autor del Indecopi ha
desplegado esfuerzos educativos constantes para orientar a los creadores
locales. El 11 de diciembre de 2025 se impartió una videoconferencia
especializada sobre inteligencia artificial y derechos de autor, en la que se
analizaron los principios básicos de la ley peruana y las salvaguardas
necesarias para evitar infracciones.
Los especialistas recordaron que el procesamiento de grandes
volúmenes de datos en territorio peruano debe observar escrupulosamente las
disposiciones de la Ley de Protección de Datos Personales (Ley N.° 29733),
garantizando que los titulares puedan ejercer sus derechos de acceso y
rectificación si sus datos biográficos o personales están integrados en los
flujos de entrenamiento de los sistemas generativos.
27
El debate sobre la remuneración equitativa y
los sistemas de licencias colectivas
Dada la imposibilidad material de que las empresas tecnológicas
negocien autorizaciones individuales con millones de creadores de contenido
dispersos por todo el mundo, diversos analistas y juristas sostienen que el
modelo clásico de exclusividad del derecho de autor resulta disfuncional en la
era digital masiva. Con el fin de evitar que el desarrollo de la inteligencia
artificial se detenga por una avalancha inmanejable de litigios y costos de
transacción prohibitivos, se están planteando modelos alternativos de
compensación (Estupiñan et al., 2021).
Una de las propuestas de mayor calado en la academia europea es la
defendida por Christophe Geiger, quien aboga por la supresión del ineficaz
sistema de exclusión voluntaria (opt-out) de la Unión Europea y por su
reemplazo por un canon de remuneración legal obligatoria para el uso
comercial de obras en el entrenamiento algorítmico. Bajo este esquema,
fundamentado en los derechos humanos y en el acceso democrático a la
cultura, el desarrollador del software tendría libertad para procesar las obras
en la fase de entrenamiento, pero estaría obligado por ley a abonar una tasa
compensatoria, que sería recaudada y distribuida directamente a los autores
por conducto de entidades de gestión colectiva.
En una línea de pensamiento similar, el proyecto de ley de inteligencia
artificial de Brasil ha planteado una fórmula inversa a la adoptada por Europa.
En lugar de un sistema en el que el autor de los datos debe manifestar
28
activamente su oposición al raspado de datos, la legislación brasileña propone
un derecho a una remuneración obligatoria cuya cuantía económica se gradúa
de manera proporcional al tamaño del mercado y a la facturación global de la
empresa de inteligencia artificial. Este mecanismo busca equilibrar de forma
directa el poder de negociación asimétrico que ostentan las grandes
plataformas de origen extranjero frente a los creadores de contenido de los
países en vías de desarrollo.
Por último, asociaciones de gran relevancia en los Estados Unidos, como
el Sindicato de Autores, han sugerido la implementación de sistemas de
licencias colectivas extendidas (Extended Collective Licensing, o ECL). En este
modelo amparado por una habilitación legislativa expresa, el gobierno autoriza
a una entidad de gestión colectiva a negociar licencias masivas que amparan
no solo a sus socios inscritos, sino también a aquellos creadores
independientes que no forman parte de la asociación, otorgándoles a estos
últimos la facultad de autoexclusión si prefieren explorar vías comerciales
propias (Palma, 2025).
El sistema permitiría a desarrolladores como OpenAI o Google obtener
licencias globales legítimas de forma rápida, inyectando capital directamente
en los bolsillos de los escritores y fotógrafos cuyas obras sustentan la calidad
expresiva de los modelos sintéticos modernos.
La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha forzado una
metamorfosis acelerada de los marcos normativos tradicionales de la
propiedad intelectual. La convergencia de las resoluciones judiciales
analizadas y el accionar de las oficinas de patentes y registros a nivel global
permiten formular conclusiones definitivas sobre el rumbo de la materia
29
(Muñoz, 2024).
El requisito de autoría humana permanecerá inalterado como piedra
angular del derecho de autor y del sistema de patentes. La firme postura del
Tribunal Supremo de los Estados Unidos al inadmitir el recurso de Stephen
Thaler y la reformulación de las guías de la USPTO demuestran que las
máquinas no serán reconocidas legalmente como autoras ni inventoras en el
corto plazo.
Esto implica que las empresas que fundamenten sus modelos de
negocio exclusivamente en la producción masiva de contenidos algorítmicos
carecerán de derechos de exclusión frente a la copia por parte de terceros, lo
que obligará al mercado a refugiarse en el derecho de los contratos y en la
protección de secretos industriales para blindar sus inversiones.
En el plano de la gobernanza de datos, el panorama internacional
transita de manera irreversible desde la tolerancia laxa de los primeros años
hacia un estricto régimen de transparencia forzada. Leyes pioneras, como la
de la Unión Europea, obligarán inexorablemente a los grandes desarrolladores
tecnológicos a abrir sus metodologías de entrenamiento bajo pena de
cuantiosas sanciones económicas (Puetate et al., 2025).
No obstante, para evitar que el ecosistema se ahogue en litigios infinitos
por infracciones de reproducción, la adopción de licencias colectivas
extendidas o de remuneraciones legales obligatorias se perfila como la única
vía sostenible para asegurar la supervivencia de las industrias creativas
humanas frente al imparable empuje de la automatización (Estupiñan et al.,
2021).
30
Capítulo 2
Licencias abiertas, supervisión
humana y transparencia de la
inteligencia artificial en la
creación literaria
La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha provocado un
seísmo en las estructuras tradicionales de la creación artística y en los marcos
jurídicos que rigen la propiedad intelectual. No se trata de un simple avance
en las herramientas de procesamiento de texto, sino de un cambio de
paradigma que desafía la propia ontología del acto creador, tradicionalmente
reservado a la conciencia humana. A medida que los modelos de lenguaje
masivos demuestran una capacidad sin precedentes para emular estilos
literarios, estructurar tramas complejas y resolver rimas, el ecosistema
editorial se ve obligado a replantear los contornos jurídicos y morales que han
protegido a los creadores humanos.
Hoy emergen tres dimensiones críticas que requieren un análisis
exhaustivo: el papel de las licencias abiertas en el entrenamiento y la salida
de los modelos, la exigencia ineludible de supervisión humana para la
concesión de derechos de autor, y la necesidad imperiosa de mecanismos de
transparencia que garanticen la sostenibilidad de la industria cultural (Palma,
2025).
31
Las licencias abiertas y el procomún en el
ecosistema de la inteligencia artificial
El sistema de licencias abiertas, consolidado principalmente mediante
el modelo de Creative Commons, nació con el propósito de ofrecer una
alternativa flexible al binomio tradicional entre derechos de autor reservados
y dominio público. Estas herramientas permiten a los autores ceder ciertos
derechos de explotación bajo condiciones específicas sin necesidad de solicitar
permiso ni autorización expresa, fomentando la creación de comunidades que
compartan y mejoren las obras originales. No obstante, la irrupción de la
inteligencia artificial generativa ha puesto a prueba la propia arquitectura de
estas licencias y del movimiento copyleft en general (Muñoz, 2024).
En el sistema estándar de Creative Commons, se definen cuatro
condiciones fundamentales que el autor puede combinar para determinar el
uso de su obra. Estas condiciones modulan la forma en que terceros
interactúan con el material protegido y constituyen la base de la cultura
abierta (véase la Tabla 5).
A nivel global, gobiernos, instituciones y universidades discuten los
productos de información utilizados y generados por la inteligencia artificial
generativa durante su entrenamiento, lo cual está relacionado con la
regulación de los derechos de autor, los permisos y las referencias. Esta
investigación busca identificar los derechos de autor y las licencias que los
organismos de América Latina desarrollan para regular el uso y la producción
de información por parte de la inteligencia artificial generativa (Palma, 2025).
32
Tabla 5: El marco tradicional de Creative Commons y su fricción con el
entrenamiento de los modelos
Condición
Sigla
Descripción operativa en
el marco de la propiedad
intelectual
Reconocimiento
BY
Exige referenciar
adecuadamente la autoría
original de la obra y la
fuente en cualquier uso
posterior.
No Comercial
NC
Prohíbase
terminantemente la
utilización del material
con fines lucrativos o
comerciales, directos o
indirectos.
Sin Obras Derivadas
ND
Impide la distribución de
transformaciones,
adaptaciones o versiones
de la obra original.
Compartir Igual
SA
Obliga a que cualquier
obra derivada se
33
distribuya bajo la misma
licencia exacta que la
original.
A partir de la combinación de estas variables, se generan las seis
licencias estándar que van desde la máxima apertura hasta restricciones
severas en los ámbitos comercial y de modificación. Estas licencias han
permitido el florecimiento de los recursos educativos abiertos y de Wikipedia
(véase la Tabla 6).
Tabla 6: Licencias de acceso abierto de Creative Commons
Tipo de Licencia
Usos Comerciales
Obras Derivadas
Distribución e
implicaciones de
uso
CC BY
Permitido
Permitido
Libre con
atribución;
recomendada para
la máxima
difusión.
CC BY-SA
Permitido
Permitido (bajo
igual licencia)
Libre con
atribución;
utilizada por
Wikipedia.
34
CC BY-ND
Permitido
No permitido
Solo obra
completa con
atribución; sin
modificaciones.
CC BY-NC
No permitido
Permitido
Solo uso no
comercial con
atribución al
autor.
CC BY-NC-SA
No permitido
Permitido (bajo
igual licencia)
Solo uso no
comercial; las
derivadas deben
ser iguales.
CC BY-NC-ND
No permitido
No permitido
Más restrictiva;
solo descarga y
compartición con
crédito.
La problemática surge cuando estas licencias se enfrentan a la minería
de datos a gran escala empleada para entrenar grandes modelos de lenguaje.
Organizaciones y desarrolladores tecnológicos han defendido históricamente
que la ingesta de miles de millones de textos para el entrenamiento
algorítmico constituye un uso no expresivo y altamente transformador,
equiparable a la forma en que un cerebro humano lee y asimila información
35
de múltiples fuentes (Palma, 2025). Bajo esta premisa, sostienen que el
entrenamiento no infringe los derechos de autor ni las restricciones de las
licencias abiertas, amparándose en doctrinas como el uso justo en Estados
Unidos.
Sin embargo, desde la perspectiva de las comunidades creativas y del
propio procomún, se sostiene que la extracción masiva de datos sin
consentimiento explícito vulnera el espíritu de reciprocidad que fundamenta
la cultura libre. Si un modelo comercial asimila obras distribuidas bajo
licencias no comerciales para luego generar contenidos que compiten
directamente con los autores originales en el mercado, se produce una clara
ruptura del pacto ético original (Rimmer, 2019). El problema se agrava cuando
se constata que muchos modelos se han entrenado con bases de datos que
contienen obras obtenidas de sitios de piratería masiva, lo que, para muchos
autores, constituye un robo sistemático a gran escala.
Hacia un nuevo contrato social: Las señales de preferencia
y el proyecto CC Signals
La organización Creative Commons ha reconocido que la expansión
hipertrófica de los derechos de autor no constituye una solución viable ni
deseable frente al desafío de la inteligencia artificial, ya que podría terminar
restringiendo el acceso público al conocimiento y la cultura, obstaculizando la
investigación científica legítima. En su lugar, se aboga por la construcción de
un nuevo marco de gobernanza basado en la reciprocidad y en la agencia de
los creadores. Para las obras que no implican un grado significativo de
creatividad humana, se sigue recomendando el uso de la marca CC0 para
36
aclarar su estatus de dominio público.
Dentro de esta estrategia, destaca el desarrollo de marcos de referencia
técnicos conocidos como señales de preferencia o CC Signals. Estas
herramientas pretenden otorgar a los autores la capacidad de comunicar, de
manera estandarizada y legible por máquinas, si autorizan o restringen el uso
de sus obras para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial
generativa. El objetivo subyacente radica en involucrar activamente a los
desarrolladores de tecnología para que adopten prácticas transparentes y
respetuosas con el interés público, transitando de un modelo puramente
extractivo a un ecosistema simbiótico en el que los beneficios del progreso
algorítmico sean compartidos con la base creadora que lo hace posible.
El imperativo de la supervisión humana y la
doctrina de la autoría
Uno de los debates jurídicos de mayor trascendencia en la era digital
consiste en determinar si un texto generado por algoritmos puede gozar de la
protección que el ordenamiento jurídico confiere a las obras literarias.
Históricamente, el derecho de autor se ha fundamentado en la existencia de
un nexo causal directo entre la personalidad del creador humano y la obra
resultante (García, 2025).
37
Criterios de originalidad y la exclusión de la autoría no
humana
Las legislaciones de propiedad intelectual a nivel global,
complementadas por sólidas interpretaciones jurisprudenciales, convergen en
la premisa de que únicamente las personas naturales pueden ostentar la
condición de autores. En el ámbito europeo, sentencias paradigmáticas del
Tribunal de Justicia de la Unión Europea han establecido reiteradamente que
una creación protegible debe reflejar la personalidad de su autor mediante
elecciones libres y creativas. Esto se vincula directamente con los conceptos
de originalidad objetiva y subjetiva indispensables para discernir entre la
creatividad humana y la mera producción algorítmica.
Cuando un sistema de inteligencia artificial generativa opera, su
mecanismo subyacente se basa en cálculos probabilísticos basados en
patrones estadísticos extraídos de inmensos volúmenes de datos de
entrenamiento. La generación de una secuencia de palabras no obedece a una
voluntad estética, a una experiencia existencial ni a un propósito comunicativo
autónomo. El proceso computacional de predicción de un modelo de lenguaje
simplemente optimiza funciones matemáticas, sin poseer conciencia ni
intención propias.
Dado que el algoritmo carece de criterio moral y opera de forma
mecánica, las autoridades registrales y los tribunales han negado de manera
consistente la protección de la propiedad intelectual a las obras generadas
exclusivamente por máquinas. Un caso emblemático se produjo en España el
14 de marzo de 2023, cuando el Registro Territorial de la Propiedad
38
Intelectual de la Comunidad de Madrid denegó explícitamente la inscripción
de los derechos de la obra titulada Iris: Primera novela escrita por una
Inteligencia Artificial.
El fundamento de la denegación radicó en la imposibilidad de identificar
de manera fehaciente qué elementos creativos procedían de la intervención
humana frente al torrente de datos producidos de manera autónoma por el
software, lo que aplicó negativamente el principio de especialidad registral
previsto en el artículo 26 del Reglamento de 2003. No fue un caso aislado, ya
que el mismo registro denegó la obra The Art of the Artificial Intelligence el 2
de enero de 2023 y emitió resoluciones de subsanación para el Proyecto Kelvin
el 23 de octubre de 2023.
Simultáneamente, en Estados Unidos se han dictado resoluciones
análogas, como en la causa judicial Thaler v. Perlmutter de 2023, en el que un
tribunal federal dictaminó que las obras creadas exclusivamente por sistemas
cibernéticos, sin la participación sustancial de un ser humano, carecen de la
autoría requerida para ser objeto de copyright. Estos fallos evidencian que el
esfuerzo económico o el mero rastro de instrucciones proporcionadas a la
máquina no equivale, legalmente, a la chispa de creatividad intelectual
humana.
El propio Compendio de la Oficina de Derechos de Autor de los Estados
Unidos establece con claridad que, para calificar como obra de autoría, debe
ser creada por un ser humano, lo que excluye los procesos mecánicos que
operan de forma aleatoria o automática sin intervención humana. El
precedente del selfi del mono (Naruto v. Slater) ya había sentado las bases
para rechazar la autoría de sujetos no humanos.
39
Por el contrario, países como el Reino Unido permiten cierta protección
a las obras generadas por computadora bajo la titularidad del programador o
del usuario que realiza los arreglos necesarios para su creación. Esta
divergencia internacional genera una notable inseguridad jurídica en la
explotación comercial de obras transfronterizas. El marco legal ecuatoriano,
por ejemplo, mediante el artículo 104 del COESCCI, establece que la protección
recae sobre todas las obras originales, desafiando también los paradigmas
tradicionales frente a la automatización masiva.
La frontera jurídica de la protección se desplaza significativamente al
evaluar la intensidad de la colaboración entre el ser humano y el sistema
tecnológico. Se vuelve, por tanto, imprescindible establecer una diferenciación
operativa estricta entre el contenido generado por inteligencia artificial y el
contenido simplemente asistido por ella. Plataformas de autopublicación
masiva, como Amazon KDP, han adoptado definiciones precisas para delimitar
el alcance de esta interacción y determinar las responsabilidades de los
creadores en el ecosistema digital (véase la Tabla 7).
Tabla 7: La distinción entre obras generadas y obras asistidas por
inteligencia artificial
Categoría de Contenido
Definición operativa
Criterios de declaración
y responsabilidad
Generado por IA
Textos, imágenes o
traducciones creados por
una herramienta basada
Obligatorio informar a la
plataforma al publicar o
editar el libro, incluidas
40
en IA. Se consideran
generados incluso si el
autor introduce
modificaciones
sustanciales a posteriori.
las portadas e
ilustraciones.
Asistido por IA
El autor crea el contenido
por sí mismo y usa la IA
únicamente para editar,
pulir, corregir errores,
mejorar el estilo o generar
ideas iniciales.
No es necesario declarar
el uso de estas
herramientas o procesos
asistenciales.
El factor determinante para que una obra de carácter híbrido acceda a
la protección legal radica en la intensidad y el grado de transformación que el
ser humano ejerce sobre los resultados del algoritmo. Si un humano toma un
resultado de salida de la inteligencia artificial y lo reorganiza, edita o
transforma de manera significativa, esa nueva versión puede recibir derechos
de autor. Se valora la selección, la coordinación y la disposición de los
elementos creativos individuales por parte de la mente humana. El ser humano
deja de actuar exclusivamente como autor tradicional para convertirse en un
editor, curador y supervisor crítico del comportamiento del algoritmo.
41
Transparencia y políticas editoriales en el
ámbito literario y académico
Para mitigar los riesgos de desinformación, plagio involuntario y
distorsión de la percepción de los méritos creativos, la industria editorial y el
ámbito académico han comenzado a implementar políticas estrictas que
exigen transparencia en el uso de herramientas algorítmicas generativas
(Bravo, 2022).
En el ámbito de la comunicación científica y de los ensayos académicos,
los criterios de transparencia adquieren un matiz aún más severo debido a la
necesidad de preservar la integridad metodológica, la trazabilidad de los datos
y la reproducibilidad de los resultados (García, 2025).
Organismos internacionales de referencia en ética de publicaciones,
como el Committee on Publication Ethics (COPE), han sentado las bases para
las políticas que las revistas de alto impacto adoptan a un ritmo acelerado.
Varias revistas científicas y académicas han fijado umbrales y directrices muy
específicos que reflejan la diversidad de respuestas ante la irrupción de la
inteligencia artificial generativa (véase la Tabla 8).
Aunque las editoriales han adoptado casi de manera absoluta las
directrices del COPE, estas aún se perciben principalmente como cuestiones
éticas en lugar de políticas o de gestión editorial de la revista, que es su
verdadera naturaleza. Además, queremos enfatizar y alertar sobre el hecho de
que los lineamientos de este organismo internacional de editores no
consideran el contenido como un tema que requiera transparencia,
42
especialmente cuando está directamente relacionado con aspectos éticos
como la autoría, las contribuciones, los conflictos de interés y las fuentes de
financiamiento (Fernández y Guerra, 2021).
Tabla 8: El rigor ético en las revistas científicas y académicas
Revista / Entidad
Política sobre
declaración de IA
Límites y consecuencias
operativas
Opinión Jurídica
Es obligatorio declarar el
uso de IA, de acuerdo con
las directrices de COPE.
Se reserva el derecho a
rechazar artículos cuyo
uso de IA supere el 30%.
Social Review
Obligatorio declarar el
empleo en redacción,
edición o análisis de
datos.
Prohibición absoluta de
usar IA para fabricar,
falsificar o manipular
datos científicos.
Investigaciones
Regionales
Obligatorio declarar; el
autor asume plena
responsabilidad por
alucinaciones y sesgos.
La detección de escritura
por IA superior al 20%
conlleva el rechazo
automático.
Revista Inclusiones
Exige declarar el uso de
modelos de lenguaje de
gran tamaño (LLM) en el
proceso 29.
Se fundamenta en la
declaración de posición
de COPE de 2023 sobre
Autoría e IA.
43
La resistencia de las juntas editoriales a validar de manera ingenua los
textos producidos por algoritmos se fundamenta en la recurrencia de
fenómenos como las alucinaciones informacionales, en las que las redes
neuronales profundas generan de manera sintética citas bibliográficas ficticias
o interpretaciones científicas espurias que carecen de todo sustento empírico
verificable. La omisión deliberada de la declaración de uso se considera una
falta grave a la ética de la investigación y puede resultar en el rechazo del
manuscrito o en la posterior retractación de la obra publicada.
La convergencia entre algoritmos generativos y la literatura ha dejado
de ser un ejercicio teórico para convertirse en una realidad palpable, con obras
publicadas, premios otorgados y debates estéticos profundos sobre la
naturaleza de la autoría en la era poshumana. El análisis de casos concretos
permite comprender la diversidad de metodologías aplicadas y los dilemas de
autoría que estas conllevan (Misseri, 2023).
A través de foros especializados, como el Foro UNIR, y de congresos
académicos, se han analizado experimentos que abarcan desde la asistencia
mínima hasta la automatización casi total de la producción literaria (véase la
Tabla 9).
En relación con la política de acceso abierto, los principales problemas
o áreas de conflicto están vinculados a cómo, desde la gestión editorial, se
implementan las estrategias de apropiación de la política de ciencia abierta
establecidas en un país determinado y a cómo se logran procesos inclusivos y
equitativos (Marín y Martínez, 2025).
44
Tabla 9: Casos de estudio y la práctica literaria contemporánea
Autor y Obra
Metodología empleada y
porcentaje de IA
Implicación y
repercusión en el sector
Rie Kudan (La torre de la
simpatía de Tokio)
Admitió que
aproximadamente el 5%
de su novela fue escrito
directamente con
ChatGPT.
Obtuvo el prestigioso
Premio Akutagawa; la
autora declaró que la IA
le ayudó a compensar sus
debilidades.
Stephen March (Muerte
de un autor)
El 95% del texto de la
novela fue generado por
inteligencia artificial.
El autor admitió que su
trabajo consistió
básicamente en editar el
material generado por las
máquinas.
Tim Boucher (Producción
masiva)
Publicó 97 libros en
menos de un año usando
herramientas como
ChatGPT y MidJourney.
Representa el caso
extremo de la
hiperprolificidad
algorítmica orientada a la
ocupación comercial de
nichos.
Jorge Carrión (Los campos
electromagnéticos)
Coescrito utilizando
modelos de lenguaje
masivos como GPT-2 y
Se plantea como un
experimento de
colaboración directa y
45
GPT-3.
como una nueva forma de
trabajo conjunto entre
humanos y máquinas.
Chris Duffy (Innovación
Superhumana)
En la portada se indicó
que la obra fue coescrita
con una IA llamada AIM.
Explora la coautoría
explícita y transparente
en el mercado editorial
tradicional.
Estos ejemplos evidencian que el fenómeno abarca desde una
colaboración auxiliar sutil hasta simulacros de escritura masiva, en los que la
participación humana se reduce a un proceso mecánico de instrucción y
recopilación. En el ámbito de los experimentos académicos, la UNED llegó a
organizar un duelo literario entre el modelo GPT-4 y Patricio Pron, uno de los
novelistas más destacados en lengua española, lo que evidenció el interés
institucional por medir los límites estéticos de la tecnología.
Las voces de los creadores en foros internacionales reflejan una
profunda división de opiniones sobre el futuro del oficio. Mientras algunos
autores consideran que la inteligencia artificial no destruye la literatura sino
que la desafía a repensarse y a encontrar lo intangible del estilo, otros se
declaran firmemente antropófilos y defienden que la inteligencia humana
siempre superará a la artificial. Escritores como Valeria Sol Groisman han
señalado enfáticamente que la literatura es conversación y que no existe deseo
alguno de conversar con una máquina, mientras que María del Mar Ramón
Vélez destaca que la literatura brilla precisamente por lo falible y lo que no
46
puede calcularse matemáticamente.
Acción colectiva, el Manifiesto por una IAG
sostenible y perspectivas futuras
Frente a la velocidad exponencial del despliegue tecnológico y la
consecuente ralentización de los marcos legislativos tradicionales, las
asociaciones profesionales de escritores, traductores y creadores culturales
han convergido en estrategias de acción colectiva para blindar la dignidad del
trabajo humano frente a la automatización algorítmica (Bracamonte y Lizano,
2025). La preocupación no es infundada; estudios de la Sociedad General de
Autores y Editores (SGAE) estiman que la inteligencia artificial podría reducir
significativamente los ingresos por derechos de autor en los sectores creativos
en los próximos años.
El 4 de marzo de 2026, la Conferencia de Asociaciones de Escritores y
Escritoras, formada por catorce entidades profesionales de toda España,
presentó públicamente su Manifiesto por una IAG sostenible. El diagnóstico de
las organizaciones de creadores resulta contundente: el desarrollo
desenfrenado de los servicios digitales y de la inteligencia artificial generativa
ha provocado un empobrecimiento del trabajo de escritores y traductores,
amenazando con deteriorar el patrimonio cognitivo y cultural común al
inundar los mercados con ruido y basura digital.
La piedra angular de esta resistencia y propuesta de regulación se
condensa en la defensa del principio ART, promovido a nivel continental por el
European Writers' Council y defendido firmemente por la Asociación Colegial
47
de Escritores de España.
● Autorización: Cualquier uso de obras protegidas para el desarrollo o
entrenamiento de software de inteligencia artificial generativa debe
contar ineludiblemente con el permiso previo y explícito de sus autores
originales.
● Remuneración: Se exige el establecimiento de compensaciones
económicas justas y pagos por el uso de las obras en la alimentación de
los modelos comerciales de las grandes tecnológicas.
● Transparencia: Los desarrolladores de inteligencia artificial tienen la
obligación de informar de forma suficiente y detallada a los creadores
sobre qué contenidos específicos se utilizaron para entrenar sus
algoritmos.
Asimismo, las exigencias gremiales se extienden al ámbito de las
administraciones públicas, demandando de los estados la prohibición de
implementar o financiar software de inteligencia artificial generativa en el que
no existan garantías absolutas de que el material que nutrió su arquitectura
de entrenamiento fue obtenido de manera lícita y con el debido consentimiento
de los titulares de los derechos.
La intersección entre las licencias abiertas, la supervisión humana y la
transparencia en el uso de la inteligencia artificial generativa marca un punto
de inflexión histórico para la literatura y el derecho de autor. El análisis
sistemático de las normativas de plataformas comerciales y los reglamentos
de revistas académicas demuestra que la comunidad global exige de manera
unánime la rendición de cuentas y la identificación del rastro algorítmico en
48
las obras del intelecto.
La jurisprudencia y las autoridades registrales en Europa y Estados
Unidos han establecido una barrera clara: las máquinas no son personas y,
por tanto, carecen de la capacidad de ostentar derechos morales o
patrimoniales sobre aquello que producen de forma automatizada (Pacheco,
2025). Sin embargo, la verdadera batalla por la supervivencia del ecosistema
cultural no se libra únicamente en la salida de los textos, sino también en
torno a la legitimidad de la ingesta masiva de datos que hace posible el
funcionamiento de estos sistemas.
El futuro de la creación literaria dependerá de la capacidad de articular
marcos normativos que garanticen los principios de Autorización,
Remuneración y Transparencia sin asfixiar la innovación tecnológica ni
restringir el acceso público al procomún. La inteligencia artificial puede operar
eficazmente como una extensión de la creatividad humana y un potente
asistente en la investigación. No obstante, la responsabilidad última sobre la
veracidad, la ética y la belleza de lo escrito continuará recayendo en la mirada
atenta y la sensibilidad irrepetible del autor humano.
49
Capítulo 3
Autoría Humana: La legislación
actual y la jurisprudencia
La evolución de la propiedad intelectual ha alcanzado un punto de
inflexión histórico con la irrupción de la inteligencia artificial generativa. Este
fenómeno, descrito por algunos expertos como una revolución industrial
cognitiva, ha puesto en tensión los cimientos del derecho de autor,
tradicionalmente antropocéntricos (Muñoz, 2024). El concepto de autoría,
núcleo del sistema de protección de las creaciones del espíritu, se enfrenta
hoy al dilema de si la creatividad es un atributo exclusivo de la condición
biológica humana o si puede ser replicada de forma autónoma por algoritmos.
La legislación vigente y la jurisprudencia emergente en diversas jurisdicciones
han comenzado a delinear una respuesta que, por el momento, reafirma la
primacía de la autoría humana como requisito sine qua non para el
reconocimiento de derechos (Misseri, 2023).
El fundamento antropocéntrico de la
legislación autoral
El derecho de autor ha sido concebido desde sus orígenes como una
extensión de la personalidad del creador. En el Perú, este principio encuentra
su máxima expresión en la Constitución Política, que en su artículo 2, numeral
8, reconoce el derecho fundamental a la libertad de creación intelectual,
50
artística, técnica y científica, otorgando a toda persona la propiedad sobre
dichas creaciones y sus productos. Esta visión constitucional vincula la
creación con la "persona", un término que, en el contexto de los derechos
fundamentales, se refiere indiscutiblemente al ser humano.
El Decreto Legislativo 822 y el sistema peruano
El Decreto Legislativo 822, Ley sobre el Derecho de Autor en el Perú, es
taxativo al establecer sus definiciones básicas. El artículo 2 define al autor
como la "persona natural que realiza la creación intelectual". Esta definición
binaria no deja espacio para interpretaciones que incluyan a entes no humanos
o procesos mecánicos autónomos. La ley no protege el esfuerzo en sí mismo,
sino la "obra", entendida como toda creación intelectual personal y original,
susceptible de ser divulgada o reproducida (véase la Tabla 10).
La estructura del derecho de autor peruano se divide en dos grandes
ramas de prerrogativas: los derechos morales y los derechos patrimoniales.
Los derechos morales, tales como la paternidad y la integridad, se consideran
personalísimos, perpetuos, inalienables e irrenunciables (Cerda, 2011). Esta
naturaleza subraya la imposibilidad de que una inteligencia artificial sea
titular de tales derechos, pues carece de personalidad, de conciencia y de la
capacidad de sufrir un daño moral por la deformación de su "obra" (Cavero,
2019).
51
Tabla 10: El Decreto Legislativo 822 y el sistema peruano
Concepto Jurídico
Definición en D.Leg. 822
Relevancia para la IA
Autor
Persona natural que
realiza la creación
intelectual.
Excluye explícitamente el
software o los algoritmos.
Obra
Creación intelectual
personal y original.
Requiere una conexión
directa con el individuo.
Titularidad Originaria
Emana de la mera
creación de la obra.
Solo puede recaer en el
ser humano creador.
Derechos Morales
Facultades que protegen
la personalidad del autor.
Intransferibles e
inherentes a la condición
humana.
La Decisión Andina 351 y el régimen común
A nivel subregional, la Decisión 351 de la Comunidad Andina armoniza
esta visión antropocéntrica. El artículo 3 de este instrumento internacional
limita la definición de autor a la "persona física que realiza la creación
intelectual". Como norma de aplicación directa y preferente en los países
miembros (Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú), la Decisión 351 actúa como un
candado jurídico que impide a los legisladores nacionales otorgar derechos de
52
autor a los sistemas de inteligencia artificial sin una reforma previa del Tratado
Andino (Otani, 2020). La jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la
Comunidad Andina ha reiterado que la protección recae sobre el ingenio
humano, diferenciando claramente entre la herramienta técnica y el acto
creativo.
La originalidad como estándar de protección
El requisito de originalidad es el filtro técnico que separa lo protegible
de lo que pertenece al dominio público. En la tradición del derecho continental,
propia de Iberoamérica y de gran parte de Europa, la originalidad no se reduce
a la novedad objetiva, sino a la "impronta de la personalidad" del autor
(Echeverri y Reyes, 2025).
Originalidad subjetiva e impronta personal
La doctrina peruana y comparada define la originalidad subjetiva como
la manifestación de la individualidad del autor en su obra. Una obra es original
si es una "creación intelectual propia de su autor", lo que implica que el
creador ha realizado elecciones libres y creativas que reflejan su personalidad.
Este criterio es fundamental al evaluar contenidos generados por
inteligencia artificial. Mientras que un ser humano toma decisiones basadas
en su contexto, emociones e intención estética, un sistema de IA procesa datos
y probabilidades para generar un resultado. Por tanto, si el resultado es
producto exclusivo de un algoritmo, carece de esa impronta personal necesaria
para ser considerado una "obra" en sentido jurídico.
53
El estándar de la Unión Europea y el caso law del TJUE
El Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) ha desarrollado una
jurisprudencia sólida sobre la originalidad. En sentencias clave como Infopaq
(C-5/08) y Eva-Maria Painer (C-145/10), el Tribunal estableció que el derecho
de autor solo se aplica a obras originales, en el sentido de ser una "creación
intelectual propia de su autor".
En el caso Painer, que involucraba una fotografía, el TJUE aclaró que la
originalidad se alcanza cuando el autor puede hacer elecciones libres y
creativas, dejando su "toque personal" en el resultado. Si el autor no tiene
margen de maniobra creativa —por ejemplo, porque la forma está dictada por
una función técnica o por el azar—, la protección no se concede. Este
razonamiento ha sido reafirmado en casos más recientes, como Cofemel (C-
683/17) y Brompton Bicycle (C-833/18), en los que se enfatizó que los
elementos de una obra dictados exclusivamente por consideraciones técnicas
no pueden ser objeto de derecho de autor (véase la Tabla 11).
Tabla 11: El estándar de la Unión Europea y el caso law del TJUE
Caso TJUE
Criterio de Originalidad
Implicancia
Infopaq (C-5/08)
Creación intelectual
propia del autor.
Aplicable incluso a
fragmentos cortos.
Painer (C-145/10)
Reflejo de la personalidad
y de elecciones libres.
El "toque personal" es
indispensable.
54
Brompton (C-833/18)
Excluye las formas
dictadas por la función
técnica.
Los algoritmos técnicos
no generan autoría.
Mio (C-580/23)
Evaluación del margen de
libertad creativa.
Pendiente de precisar el
grado de intervención.
El desafío de la inteligencia artificial en la
jurisprudencia peruana
El Perú ha sido testigo de los primeros pronunciamientos
administrativos que abordan directamente la registrabilidad de obras creadas
con el apoyo de la inteligencia artificial. El Instituto Nacional de Defensa de la
Competencia y de la Protección de la Propiedad Intelectual (INDECOPI) ha
sentado las bases de un criterio restrictivo basado en la autoría humana.
Las Resoluciones de la Dirección de Derecho de Autor en
2024
Mediante las Resoluciones N.° 2990-2024/DDA-INDECOPI y N.° 2991-
2024/DDA-INDECOPI, la autoridad peruana denegó el registro de las obras
tituladas "Animales para colorear por inteligencia artificial según el
abecedario" y "Objetos para colorear por inteligencia artificial según el
abecedario". En ambos casos, el solicitante había utilizado la plataforma
55
Artbreeder, un sistema basado en algoritmos generativos. Los fundamentos
de INDECOPI para estas denegatorias fueron:
1. Falta de Originalidad: Se determinó que las imágenes fueron el
resultado de un proceso "automático y aleatorio" del software.
2. Ausencia de Intervención Creativa: El usuario no demostró una
intervención significativa que moldeara los elementos expresivos de la
obra. El sistema generó las piezas a partir de patrones preexistentes, sin
que el humano tuviera control sobre la estructura final.
3. Primacía de la Persona Natural: La Dirección recordó que, conforme al
Decreto Legislativo 822 y a la Decisión Andina 351, solo el ser humano
puede ser autor (Cavero, 2019).
Estas resoluciones representan los primeros hitos administrativos en el
Perú y envían un mensaje claro al mercado: el uso de la IA como herramienta
asistencial no garantiza automáticamente la protección si el proceso creativo
se delega mayoritariamente en la máquina.
Ética y gobernanza de la IA en la administración pública
Más allá de la protección autoral, INDECOPI ha avanzado en la
regulación del uso ético de la tecnología. La Resolución N.° 000062-2025-
GEG/INDECOPI aprobó los lineamientos para el uso ético de la inteligencia
artificial en la institución. Estos lineamientos introducen el principio de
supervisión humana y prohíben expresamente la toma de decisiones
automatizadas que carezcan de control por parte de un servidor público.
Este enfoque preventivo es coherente con los estándares
internacionales de la OCDE y la UNESCO y busca que la tecnología sea aliada
56
de la eficiencia administrativa sin vulnerar el debido proceso ni los derechos
fundamentales. En el ámbito de la fiscalización, INDECOPI ha habilitado el uso
de la IA como apoyo probatorio masivo, pero exige siempre una plena
trazabilidad técnica y un control humano constante para validar la legalidad
de las sanciones.
Comparativa internacional: Estados Unidos y
el Reino Unido
La respuesta global a la creatividad algorítmica no es uniforme, aunque
existe un consenso mayoritario en torno a la necesidad de intervención
humana. Las diferencias radican en el grado de dicha intervención y en la
forma en que se distribuyen los derechos de propiedad intelectual resultantes.
Estados Unidos: El requisito de "Human Authorship" y el
caso Thaler
La Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos (USCO) ha sido
una de las instituciones más activas en la formulación de políticas sobre IA.
Su postura es inequívoca: el derecho de autor exige una autoría humana.
Un caso paradigmático es el de Stephen Thaler, quien intentó registrar
la obra "A Recent Entrance to Paradise", designando a su sistema de IA
("Creativity Machine") como autor (Urtubey, 2024). La USCO denegó la solicitud
y esta decisión fue ratificada por el Tribunal de Distrito de Columbia y,
posteriormente, por la Corte de Apelaciones en marzo de 2025. El tribunal
dictaminó que la Ley de Derechos de Autor de 1976 protege únicamente los
57
"frutos del trabajo intelectual" de los seres humanos.
Otro caso relevante es el de Kris Kashtanova y su novela gráfica "Zarya
of the Dawn". La USCO determinó que, si bien el texto y la selección y
disposición de las imágenes eran protegibles como una compilación humana,
las imágenes individuales generadas por Midjourney no podían ser
registradas, ya que el usuario carecía de control predictivo sobre el resultado
visual final. Este caso estableció el principio de que los prompts (instrucciones)
funcionan más como órdenes dadas a un artista por encargo que como un acto
de ejecución creativa propia.
El enfoque pragmático del Reino Unido
A diferencia de la mayoría de los sistemas, el Reino Unido contempla
en su legislación (Copyright, Designs and Patents Act 1988) la figura de las
"obras generadas por computadora" sin autor humano. En estos casos, la ley
otorga la titularidad de los derechos al "productor" de los arreglos necesarios
para la creación de la obra. No obstante, este modelo ha sido objeto de debate
ante el auge de la IA generativa, ya que originalmente estaba pensado para
software más simple y no para sistemas con capacidad de aprendizaje
autónomo (véase la Tabla 12).
58
Tabla 12: Postura sobre autoría IA en países clave
País / Región
Postura sobre Autoría de
IA
Fuente Legal /
Jurisprudencial
Estados Unidos
Exclusivamente Humana.
Thaler v. Perlmutter
(2025).
Unión Europea
Humano-céntrica
(impronta personal).
Jurisprudencia del TJUE.
Perú
Exclusivamente Humana.
Resoluciones INDECOPI
2024.
Reino Unido
Protege obras generadas
por computadora.
CDPA Section 9(3).
China
Reconoce la protección si
hay selección creativa.
Beijing Internet Court
(2023).
El rol del usuario: ¿autor, coautor o simple
operador?
La distinción entre utilizar la IA como herramienta y delegar en ella el
proceso creativo es el núcleo del debate doctrinal actual. La jurisprudencia
empieza a definir cuánta "intervención humana" basta para superar el umbral
59
de la protección.
La analogía de la cámara fotográfica
En el siglo XIX, la aparición de la fotografía generó un debate similar.
En el caso Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony (1884), la Corte Suprema de
los EE. UU. determinó que una fotografía es protegible porque refleja las
"concepciones intelectuales originales" del fotógrafo, quien elige la pose, la
iluminación y el encuadre.
Los defensores de la IA argumentan que el uso de prompts complejos
y el proceso iterativo de refinamiento son análogos al trabajo de un fotógrafo
o de un artista que usa Photoshop. Sin embargo, la USCO y el INDECOPI han
respondido que existe una "distancia" fundamental: mientras que el fotógrafo
controla el resultado final mediante ajustes directos, el usuario de IA
proporciona instrucciones genéricas y la máquina "decide" la expresión final
mediante un proceso opaco (Quiroz et al., 2021).
El problema de los "Prompts" e instrucciones
La jurisprudencia actual sugiere que los prompts, por muy detallados
que sean, suelen considerarse "ideas" no protegibles. Si un usuario introduce
600 instrucciones y el sistema genera una imagen a partir de sus propios
pesos neuronales, el humano no es el autor de los elementos expresivos de
esa imagen (Busuioc, 2021). Para que exista autoría, el humano debe ejercer
un control significativo sobre la formación de los elementos tradicionales de
la autoría (como el color, la línea y la composición) o modificar el resultado de
la IA hasta un grado tal que las modificaciones cumplan con el estándar de
60
originalidad.
El marco andino y la protección de los
derechos morales
Un aspecto crítico de la legislación en países de tradición continental,
como el Perú, es la protección de los derechos morales. Estos derechos son
inmanentes a la condición humana y buscan proteger el vínculo espiritual
entre el creador y su obra.
Inalienabilidad y carácter personalísimo
El Decreto Legislativo 822 establece que los derechos morales son
irrenunciables e inembargables. Cualquier acto de renuncia a estos derechos
es nulo de pleno derecho. Dado que una inteligencia artificial no posee una
"personalidad" en el sentido biológico o jurídico-fundamental, no puede ser
sujeto de estos derechos (Cavero, 2019).
Esta realidad plantea un dilema para las empresas que utilizan IA para
generar contenido comercial. Si la obra no tiene un autor humano identificable,
no existen derechos morales que proteger ni titularidad originaria que pueda
ser cedida o licenciada. Esto genera una situación de incertidumbre en la que
el contenido generado puramente por IA podría caer en el dominio público de
inmediato, lo que permitiría que cualquier tercero lo utilizara libremente sin
infringir derechos de autor.
61
El derecho de integridad ante la IA
El derecho de integridad faculta al autor a oponerse a cualquier
deformación, mutilación o modificación de su obra que afecte su honor o
reputación. En un entorno de IA, donde las obras preexistentes se utilizan
como "leña" para entrenar modelos, los autores humanos denuncian que sus
derechos de integridad se ven vulnerados en masa (Pacheco, 2025). La
capacidad de la IA para replicar el estilo de un artista vivo sin su
consentimiento plantea interrogantes sobre la protección de la reputación
artística, un área en la que la legislación de derechos de autor podría colisionar
con los derechos de imagen y la competencia desleal (Coupeau, 2025).
Inteligencia artificial y el sistema judicial
peruano
La aplicación de la tecnología no se limita a la creación de obras
artísticas; ha permeado el ejercicio del derecho y la administración de justicia,
lo que, a su vez, genera nueva jurisprudencia sobre el uso de estas
herramientas.
La sentencia de alimentos con asistencia de ChatGPT
En 2023, el Juzgado Civil Transitorio de San Juan de Miraflores dictó
una sentencia pionera en la que utilizó la herramienta ChatGPT para
fundamentar una decisión en un proceso de alimentos (Exp. 00052-2022-18-
3002-JP-FC-01). El magistrado empleó la IA para realizar análisis
comparativos y agilizar la redacción, lo que suscitó un intenso debate sobre la
62
validez de las decisiones algorítmicas en el ámbito jurídico.
Si bien el Poder Judicial peruano ha defendido el uso de la tecnología
como apoyo a la celeridad procesal, se ha enfatizado que la IA no toma
decisiones ni reemplaza la función jurisdiccional. La responsabilidad por
cualquier error judicial cometido en una resolución asistida por IA recae
enteramente en el magistrado humano, quien tiene el deber de supervisar y
validar cada párrafo generado por la IA.
Trazabilidad y transparencia algorítmica
Los lineamientos de INDECOPI y las normativas emergentes del Poder
Judicial subrayan la necesidad de trazabilidad técnica. Toda sanción o
resolución administrativa basada en el procesamiento automatizado de datos
debe ser explicable y auditable. Esto es vital para garantizar el derecho a la
defensa: el ciudadano debe conocer qué algoritmos se utilizaron y bajo qué
lógica se procesó su información. La falta de transparencia de la "caja negra"
de los modelos de IA generativa sigue siendo uno de los mayores obstáculos
para su plena integración en el sistema de justicia (Quiroz et al., 2021).
Propuestas de reforma y el futuro de la
regulación en el Perú
El marco legal peruano se encuentra en proceso de adaptación activa.
El Congreso de la República y el Poder Ejecutivo han impulsado diversas
iniciativas para regular la inteligencia artificial, con el fin de lograr un
equilibrio entre la promoción de la innovación y la seguridad jurídica.
63
La Ley 31814 y su Reglamento (DS 115-2025-PCM)
La Ley 31814 fomenta el uso de la IA para el desarrollo económico y
social del país, en el marco de la transformación digital. En septiembre de
2025, se aprobó su Reglamento (Decreto Supremo 115-2025-PCM), que
establece disposiciones cruciales para el desarrollo y el uso ético de la
tecnología.
El Reglamento introduce una clasificación de riesgo para los sistemas
de IA:
1. Riesgo Alto: Aquellos sistemas utilizados en activos críticos nacionales o
en servicios esenciales como la salud, el transporte y la banca. Estos
sistemas deben garantizar la transparencia algorítmica y la supervisión
humana obligatoria (Bravo, 2022).
2. Riesgo aceptable: Todos los demás sistemas que no representen una
amenaza significativa para los derechos fundamentales.
Aunque este Reglamento no modifica directamente el Decreto
Legislativo 822, crea un ecosistema de responsabilidad que afectará la forma
en que se registran y protegen las creaciones asistidas por IA (Rejanovinschi,
2017). Por ejemplo, promueve que los desarrolladores liberen código fuente y
conjuntos de datos de forma abierta siempre que respeten la privacidad.
Proyectos de ley en el Congreso (PL 7033/2023)
En el ámbito legislativo, existen propuestas como el Proyecto de Ley N.°
7033/2023-CR, que busca regular específicamente el desarrollo y el uso de la
IA, imponiendo responsabilidades a los proveedores por el uso indebido de la
64
tecnología. Sin embargo, gremios empresariales han advertido que algunas de
estas iniciativas podrían generar "sobrerregulación" y duplicidad normativa
respecto de la Ley 31814, lo que desincentivaría la adopción de tecnologías
emergentes en el país (Carrasco, 2025). El debate actual se centra en si las
normas generales (penal, civil, de consumo) son suficientes para abordar los
retos de la IA o si se requiere un marco punitivo específico.
Perspectiva internacional: La OMPI y las
Conversaciones sobre IP
La Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) ha servido
como foro global para discutir el impacto de las tecnologías de frontera. Las
"Conversaciones de la OMPI" han reunido a miles de expertos para abordar el
"problema del output" y el "problema del input" (Rimmer, 2019).
La 12.ª Sesión: Medios Sintéticos y Réplicas Digitales
En octubre de 2025, la 12.ª Sesión de la Conversación de la OMPI se
centró en la "IA y los Medios Sintéticos". Los debates resaltaron cómo la IA
está desdibujando la línea entre la realidad y la simulación mediante deepfakes
y réplicas digitales hiperrealistas (Rimmer, 2019) (véase la Tabla 13).
Expertos de Dinamarca y los Países Bajos presentaron propuestas
legislativas (julio de 2025) para enmendar las leyes de derechos de autor e
introducir medidas específicas para proteger a los artistas contra imitaciones
digitales realistas (Coupeau, 2025). Estas propuestas sugieren que el
consentimiento debe ser obligatorio para la difusión de imitaciones de la voz
65
o de las características físicas de una persona natural, y que esta protección
se extienda hasta 50 años después de su muerte.
Tabla 13: Medios sintéticos y réplicas digitales de la OMPI
Tema de Discusión
Desafío Identificado
Propuesta de solución
Réplicas Digitales
Uso no autorizado de voz
e imagen.
Derechos de imagen post
mortem (50-70 años).
Infraestructura
Necesidad de gestionar
derechos masivos.
Registro regional de
obras con trazabilidad.
Fairness
Inclusividad para países
en desarrollo.
Colaboración
internacional y protocolos
de la OMPI.
Transparencia
Identificación de
contenido sintético.
Etiquetado obligatorio y
marcas de agua.
La "Guerra del Copyright" y el entrenamiento de modelos
Uno de los temas más candentes es la legalidad del entrenamiento de
modelos de IA con obras protegidas. Mientras que la Unión Europea permite
el minado de datos con fines comerciales, con posibilidad de "opt-out" (artículo
4 de la Directiva DSM), otros países aún no han armonizado sus leyes. El
debate gira en torno a si el proceso de entrenamiento constituye una
"reproducción" no autorizada o un "uso transformador" amparado por el fair
66
use. La falta de consenso internacional genera incertidumbre que podría
derivar en conflictos de leyes entre jurisdicciones restrictivas y permisivas.
Doctrinas emergentes: hacia un modelo de
autoría híbrida
Ante la insuficiencia de los marcos jurídicos actuales para abordar la
autonomía de las máquinas, la doctrina jurídica está explorando modelos
alternativos que reconozcan la realidad tecnológica sin abandonar la
protección del ser humano.
Atribución al programador vs. atribución al usuario
Existen dos modelos predominantes en la discusión doctrinal:
1. Modelo del Programador: Atribuye la titularidad a quien creó el sistema
de IA, argumentando que su esfuerzo técnico y creativo es la causa de la
obra.
2. Modelo del Usuario: Defiende que la titularidad debe recaer en quien
introduce los comandos o parámetros, ya que es el usuario quien otorga
utilidad práctica y dirección estética al trabajo.
En el Perú, aunque la IA sea la herramienta, es la persona natural quien
debe ser reconocida como titular para garantizar la seguridad jurídica frente
a la piratería. Sin un sujeto de derecho responsable, la obra carecería de una
protección efectiva ante los tribunales (Carrasco, 2025).
67
Propuesta de derechos sui generis
Una tercera vía propone la creación de una categoría específica de
derechos para las obras generadas por IA, distinta del derecho de autor
tradicional. Este régimen sui generis podría otorgar derechos patrimoniales
limitados (por ejemplo, 10 o 25 años en lugar de la vida del autor más 70
años) para proteger la inversión económica de las empresas tecnológicas, sin
conferir derechos morales (Bracamonte y Lizano, 2025). Esto permitiría que el
mercado de contenidos generados por IA fuera predecible sin devaluar la
"altura creativa" que el derecho de autor reserva al espíritu humano.
Conclusiones sobre la autoría humana en la
era digital
La revisión exhaustiva de la legislación vigente y de la jurisprudencia
permite concluir que tanto el sistema jurídico peruano como el sistema jurídico
global mantienen una defensa férrea de la autoría humana. El Decreto
Legislativo 822 y la Decisión 351 actúan como pilares que impiden la concesión
de derechos a entidades no biológicas, basándose en la premisa de que la obra
es una extensión de la personalidad y la conciencia humana (Cavero, 2019).
Sin embargo, la realidad de la creación asistida por IA está obligando
a las autoridades a realizar un análisis más sofisticado, caso por caso.
Resoluciones como las de INDECOPI en 2024 y las guías de la USCO en 2025
demuestran que la clave no está en prohibir el uso de la IA, sino en determinar
el grado de control y previsibilidad que el humano mantiene sobre el proceso.
La "chispa humana" sigue siendo el estándar de oro, pero su definición técnica
68
se vuelve cada vez más compleja ante sistemas capaces de iterar sobre
millones de variables en segundos.
En el futuro, es probable que veamos una mayor armonización
internacional liderada por la OMPI y regulaciones específicas que distingan
claramente entre las obras de ingenio humano y las producciones
algorítmicas. La transparencia, la trazabilidad técnica y el respeto a los
derechos morales de los creadores originales frente al entrenamiento de
máquinas serán los campos de batalla legales de la próxima década (Pacheco,
2025; Rimmer, 2019)). El derecho, en su función estabilizadora, deberá
evolucionar para que la innovación tecnológica no se convierta en el verdugo
de la creatividad humana, sino en su más potente amplificador.
69
Capítulo 4
El litigio global sobre propiedad
intelectual e inteligencia
artificial: minería de datos,
doctrina del uso justo y marcos
regulatorios
La convergencia entre la inteligencia artificial generativa y el derecho
de autor ha desencadenado una de las transformaciones legales más
profundas del siglo XXI. En 2026, el panorama jurídico internacional se
encuentra en ebullición, caracterizado por una litigiosidad sin precedentes en
los Estados Unidos, una arquitectura regulatoria rígida en la Unión Europea y
una adaptación cautelosa pero firme en las naciones latinoamericanas como
el Perú.
El núcleo del conflicto radica en el uso masivo de obras protegidas para
el entrenamiento de modelos de lenguaje extenso (LLM) y de modelos de
difusión visual, una práctica que las empresas tecnológicas defienden bajo la
bandera del progreso y la transformación, mientras que los creadores la
denuncian como un despojo sistemático de su propiedad intelectual y una
amenaza existencial a su sustento económico (Muñoz, 2024).
70
El Ecosistema del Litigio en los Estados
Unidos: El Uso Justo frente a la Dilución del
Mercado
El sistema judicial de los Estados Unidos se ha convertido en el principal
campo de batalla en el que se dirimen las fronteras de la propiedad intelectual
en la era de la inteligencia artificial. A diferencia de otros regímenes, el
enfoque estadounidense se apoya de manera determinante en la doctrina del
"Uso Justo" (Fair Use), una válvula de escape legal que permite el uso de
material protegido sin permiso bajo ciertas condiciones evaluadas mediante
un examen de cuatro factores fundamentales (Romero, 2025). En marzo de
2026, el mapa de demandas por derechos de autor contra compañías de
inteligencia artificial ha alcanzado un total de 87 casos activos, lo que refleja
una escalada sin signos de agotamiento.
La Disputa sobre la Transformatividad y el Factor Uno
El primer factor del Uso Justo —el propósito y el carácter del uso— ha
sido históricamente el más favorable para las empresas de tecnología. En
casos recientes como Bartz v. Anthropic y Kadrey v. Meta, los tribunales han
comenzado a consolidar un consenso judicial que sugiere que el
entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de propósito general es
"espectacularmente transformador". El argumento central, respaldado por
jueces como William Alsup, sostiene que estos modelos no utilizan las obras
para su consumo expresivo original —es decir, para ser leídas por
entretenimiento o instrucción— sino para extraer patrones estadísticos y
71
metadatos que permiten al sistema realizar funciones enteramente nuevas.
Sin embargo, esta visión no es absoluta. En el caso Reuters v. Ross, el
tribunal rechazó la defensa de uso justo al determinar que Ross Intelligence
utilizó los sumarios de leyes de Reuters no con un fin transformador, sino para
crear una herramienta de búsqueda legal que competía directamente con la
oferta de Westlaw. Este precedente subraya que cuando el modelo resultante
se posiciona como sustituto directo de la fuente de datos, su carácter
transformador se debilita considerablemente.
La Teoría de la Dilución del Mercado y el Impacto
Económico
El cuarto factor del Uso Justo —el efecto del uso sobre el mercado
potencial de la obra— ha cobrado una relevancia inusitada en 2026 gracias a
la teoría de la "dilución del mercado". Los demandantes argumentan que,
aunque un modelo de IA no reproduzca una copia exacta de un libro o una
pintura, su capacidad para saturar el mercado con contenido sintético que
imita el estilo o la función de la obra original destruye el valor económico de
esta última.
En el litigio Kadrey v. Meta ha planteado que el entrenamiento de LLM
tiene el potencial de "inundar el mercado" con obras competidoras de una
manera que ningún otro uso previo había logrado. Esta saturación no solo
afecta la venta de copias individuales, sino que también erosiona el mercado
emergente de licencias de datos para el entrenamiento de inteligencia
artificial. La Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos (USCO) ha
expresado su preocupación de que el entrenamiento no autorizado pueda
72
desincentivar la creación humana al hacer económicamente inviable competir
con la velocidad y la escala de producción de las máquinas (Urtubey, 2024)
(véase la Tabla 14).
Tabla 14: Estudios de caso de dilución de mercado y su impacto económico
Caso Destacado
(2025-2026)
Demandante
Demandado
Estado Actual /
Hito
The New York
Times Co. v.
Microsoft &
OpenAI
The New York
Times
OpenAI /
Microsoft
Segunda demanda
enmendada;
rechazo de la
moción de
desestimación
parcial.
Bartz v. Anthropic
Andrea Bartz y
otros
Anthropic PBC
Acuerdo histórico
por $1. Mil
millones de
dólares aprobados
preliminarmente.
Leovy v. Google
Autores
independientes
Google LLC
Certificación de
clase en proceso;
cargos por Gemini
e Imagen ya
admitidos.
73
Getty Images v.
Stability AI
Getty Images
Stability AI
Litigio activo en el
Reino Unido y en
EE. UU. sobre el
uso de millones de
imágenes.
Businessing v.
Runway AI
Businessing LLC
Runway AI
Demanda por
violación de la
DMCA y por
elusión de
medidas
tecnológicas.
El Acuerdo Histórico de Anthropic: Un Punto
de Inflexión Financiero
El 5 de septiembre de 2025 marcó un hito en la historia del derecho de
autor con el anuncio del acuerdo en el caso Bartz v. Anthropic. Este litigio, que
involucraba a autores de ficción y no ficción que acusaban a la gigante de la
IA de utilizar sus obras sin autorización, derivó en un desembolso mínimo de
$1. Mil millones de dólares: el pago más grande registrado públicamente en
un caso de este tipo.
74
Las "Bibliotecas en la Sombra" y el Límite de la Legalidad
La resolución del juez Alsup en este caso fue quirúrgica. Mientras que
determinó que el entrenamiento de IA en sí mismo podía considerarse
un uso justo bajo circunstancias de adquisición legal, dictaminó que la
descarga y el uso de materiales provenientes de "bibliotecas en la
sombra" (shadow libraries), como Library Genesis (LibGen) y Pirate
Library Mirror (PiLiMi), eran intrínsecamente infractores. El tribunal
encontró que estas fuentes son depósitos piratas "irremediablemente
infractores", lo que invalidó la defensa de uso justo de Anthropic
respecto de esa porción específica de sus datos de entrenamiento.
Anatomía del Fondo de Compensación
El acuerdo fue diseñado para compensar a una clase de autores y
editores cuyas obras estaban registradas en la Oficina de Derechos de Autor
de los EE. UU. y aparecían en los conjuntos de datos piratas utilizados por
Anthropic. El fondo de $1. mil millones se distribuyen según una estructura
que procura equilibrar los intereses de todos los titulares de derechos.
● Compensación por Obra: Se estima un pago de aproximadamente
$3,000 por cada título incluido en la lista de obras del acuerdo.
● División de Fondos: El acuerdo establece, por defecto, un reparto 50/50
entre el autor y la editorial, salvo que existan contratos específicos que
establezcan otra proporción.
● Gastos Legales y Administrativos: Los abogados de los demandantes
solicitaron el 25% del fondo total (unos $375 millones), mientras que el
resto se destina a compensaciones directas y costos de administración
75
gestionados por la firma JND.
● Obligaciones No Monetarias: Anthropic se comprometió a destruir las
copias de los archivos originales descargados de sitios piratas y cualquier
copia derivada de ellos.
Este caso ha enviado una señal inequívoca a la industria tecnológica: el origen
de los datos importa. La era de "torrentear" bibliotecas enteras para el
entrenamiento sin consecuencias ha terminado, lo que ha obligado a las
empresas a buscar mercados de licencias legítimos.
El Modelo Regulatorio de la Unión Europea:
Transparencia y el Auge de las Licencias
Obligatorias
A diferencia de la dependencia judicial de los Estados Unidos, la Unión
Europea ha optado por un marco legislativo detallado compuesto por el
Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act) y la Directiva de Derechos de
Autor en el Mercado Único Digital (DSM)0 (Coupeau, 2025). En 2026, la
implementación de estas normas está redefiniendo la forma en que los
desarrolladores de IA deben interactuar con los titulares de derechos.
La Excepción de Minería de Textos y Datos (TDM) y el
Derecho de Exclusión
La arquitectura legal europea se basa en la distinción entre el uso
científico y el uso comercial de los datos. El artículo 3 de la Directiva DSM
76
permite la minería de textos y datos sin autorización para fines de
investigación científica, realizada por instituciones de investigación y de
patrimonio cultural. Sin embargo, para el entrenamiento de modelos
comerciales de IA de propósito general, rige el Artículo 4, que establece una
excepción general siempre que el acceso a las obras sea lícito y los titulares
de derechos no hayan ejercido su derecho de exclusión o "opt-out".
Este sistema de "opt-out" se ha vuelto obligatorio para los proveedores
de modelos de IA que operan en el mercado de la Unión. Según el Artículo 53
del Reglamento de IA, las empresas deben implementar políticas robustas
para identificar y respetar estas reservas de derechos, utilizando tecnologías
de rastreo y protocolos legibles por máquina (Azuaje y Finol, 2020). El
incumplimiento de estas obligaciones de transparencia y de respeto a la
propiedad intelectual puede resultar en multas de hasta el 3% de la
facturación anual global de la empresa o de 15 millones de euros, lo que sea
mayor.
El Debate sobre la Licencia Estatuaria: El Informe Peukert
Un estudio encargado por el Departamento de Políticas de Justicia y
Derechos Civiles del Parlamento Europeo, titulado "La Economía del Derecho
de Autor y la IA", ha propuesto un cambio de paradigma hacia la "licencia
estatuaria". El autor del estudio, el profesor Christian Peukert, argumenta que
el modelo actual de excepciones con derecho de exclusión es ineficiente
porque reduce el acceso a los datos sin ofrecer una remuneración real a los
creadores.
La propuesta de licencia estatutaria sugiere un modelo de
77
remuneración obligatoria en el que una autoridad independiente fije tasas de
regalías por el uso de obras destinadas al entrenamiento de IA. Según el
estudio, este enfoque maximiza el bienestar del consumidor —quien se
beneficia de modelos de IA más capaces y diversos— mientras asegura que
los creadores reciban una compensación que mantenga el incentivo para la
producción de nuevos contenidos. El estudio estima que este modelo generaría
unos 14 mil millones de dólares adicionales de bienestar anuales en
comparación con los sistemas de exclusión voluntaria.
Perú e Indecopi: Entre el Humanismo Jurídico
y la Transformación Digital
En el contexto peruano, la autoridad encargada de velar por los
derechos de propiedad intelectual es el Instituto Nacional de Defensa de la
Competencia y de la Protección de la Propiedad Intelectual (Indecopi). La
postura oficial de la institución, reflejada en sus lineamientos de 2025 y en las
conferencias técnicas de 2026, subraya una defensa férrea de la autoría
humana como pilar del derecho de autor.
El Requisito de Originalidad y la Intervención Humana
El Decreto Legislativo 822 (Ley sobre el Derecho de Autor) establece
que el creador de una obra es la persona natural que realiza la creación
intelectual original. En el análisis jurídico actual del Perú, la originalidad es un
atributo exclusivo del ser humano (Rejanovinschi, 2017). La Dirección de
Derecho de Autor del Indecopi ha enfatizado que las herramientas de IA, como
ChatGPT o DALL-E, son capaces de producir resultados novedosos, pero la
78
ausencia de una "intención creativa" o de una "mano humana rectora" impide
que estas producciones sean registrables como obras protegidas.
Este enfoque plantea desafíos significativos para el mercado creativo
peruano. Si una creación generada por IA no puede ser registrada, queda
desprotegida y puede ser utilizada libremente por terceros, sin que exista una
vía legal clara para reclamar una infracción de derechos de autor. Esta
situación ha llevado a las empresas tecnológicas a optar por licencias
contractuales privadas para intentar blindar sus activos digitales.
Lineamientos para una IA Ética y Responsable
Mediante la Resolución N.° 000062-2025-GEG/INDECOPI, el Indecopi
aprobó los "Lineamientos para el Uso Ético de la Inteligencia Artificial".
Aunque estos lineamientos se centran inicialmente en el uso interno de la IA
dentro de la administración pública, establecen principios que impactan la
percepción del cumplimiento legal en el sector privado (Carrasco, 2025):
● Transparencia y Supervisión Humana: Se prohíbe la toma de decisiones
automatizadas sin la intervención o revisión de un funcionario humano,
lo que garantiza el debido proceso para los administrados.
● Trazabilidad Técnica: En febrero de 2026, la autoridad habilitó el uso de
IA como apoyo probatorio en sanciones masivas, exigiendo una
trazabilidad total de cómo el algoritmo procesó la información para
llegar a una conclusión.
● Enfoque en Derechos Fundamentales: La Oficina de Tecnologías de la
Información (OTI) del Indecopi supervisa que los sistemas de IA no
perpetúen sesgos ni discriminación, en línea con la Ley 31814, que
79
promueve el uso de la IA en el desarrollo nacional.
El Congreso del Perú ha mostrado un dinamismo notable en la
propuesta de marcos legales para regular la IA, con varios proyectos de ley
actualmente en comisión que buscan complementar la Ley 31814 (véase la
Tabla 15).
Tabla 15: Actividad Legislativa en el Congreso de la República
Número de Proyecto
Fecha de Presentación
Título / Objetivo
Principal
13140/2025-CR
06/11/2025
Modificar la Ley 31814
para establecer el
principio de trazabilidad
obligatoria en el uso de la
IA.
13049/2025-CR
30/10/2025
Identificación obligatoria
de contenido audiovisual
sintético creado mediante
IA.
13186/2025-CR
11/11/2025
Fortalecer las sanciones
por el uso indiscriminado
de la inteligencia artificial.
1232/2024-CR
Mayo 2025
Incorporar la IA en la
80
currícula de educación
básica y superior, con
énfasis en su uso ético y
en la prevención del
plagio.
7033/2023
13/02/2024
Ley Marco para el uso y la
regulación de la IA:
establece 20 definiciones
y principios de
responsabilidad civil para
los desarrolladores.
Un punto crítico en la discusión legislativa peruana es la prohibición del
uso de la IA en determinados contextos sensibles. Según un proyecto de ley
discutido en abril de 2025, se plantean 12 casos en los que el uso de IA estaría
restringido, entre ellos la manipulación del comportamiento humano, la
creación de bases de datos faciales mediante raspado no selectivo y el
reconocimiento de emociones en escuelas y centros de trabajo.
Impacto Económico en las Industrias
Creativas: El Informe UNESCO 2026
La magnitud del desafío que enfrenta el derecho de autor se refleja en
los datos económicos proyectados para el final de la década. El informe global
81
de la UNESCO de febrero de 2026, "Reconfigurando las Políticas para la
Creatividad", advierte que la rápida adopción de la IA generativa está
provocando una precariedad sistémica en los ingresos de los creadores
humanos.
Desplazamiento por contenido sintético
La inundación de los mercados globales con contenido generado
artificialmente está provocando una caída en los rendimientos de la propiedad
intelectual. Según las proyecciones de la UNESCO, para el año 2028, los
creadores podrían enfrentar las siguientes pérdidas de ingresos:
● Creadores Musicales: Pérdida proyectada del 24% de sus ingresos
anuales.
● Sector audiovisual: Pérdida proyectada del 21% de sus ingresos.
Estas cifras se agravan por la persistente brecha digital. Mientras que
en los países desarrollados el 67% de la población posee habilidades digitales
avanzadas, en los países en desarrollo esta cifra es de apenas el 28%. Esta
asimetría sugiere que los creadores de países como el Perú no solo enfrentan
la competencia de la IA, sino que también disponen de menos herramientas
para proteger sus derechos y capitalizar las nuevas tecnologías.
El Retorno de la Piratería y el Incumplimiento de las
Normas
El informe de la UNESCO también señala un resurgimiento de las
violaciones de la propiedad intelectual en nuevas formas. El entrenamiento de
modelos de IA ha generado una demanda masiva de datos que a menudo
82
ignora las fronteras legales, reviviendo dinámicas similares a las de
plataformas como Napster a finales de los años 90. En respuesta, cada vez
más países están integrando las industrias culturales en sus planes nacionales
de desarrollo (un 85% de los países encuestados), aunque solo el 56%
establece objetivos culturales específicos relacionados con la inteligencia
artificial.
Mecanismos Técnicos de Exclusión y Control
de Derechos
La operatividad de las leyes de derechos de autor en 2026 depende
cada vez más de la tecnología de metadatos y de los protocolos de
comunicación entre servidores. El concepto de "derecho de exclusión" (opt-out)
ha pasado de ser una recomendación ética a convertirse en una necesidad
técnica para los editores y artistas (Coupeau, 2025).
Protocolos de Exclusión Voluntaria (Opt-Out)
Existen diversas capas tecnológicas a través de las cuales un titular de
derechos puede señalizar que no desea que su contenido sea utilizado para el
entrenamiento de IA (véase la Tabla 16):
1. Protocolo robots.txt: Es el método más común, aunque limitado.
Permite bloquear rastreadores específicos mediante el campo User-
agent. Sin embargo, requiere que el webmaster conozca y nombre
individualmente cada bot de IA (como GPTBot de OpenAI o CCBot de
Common Crawl).
83
2. Protocolo TDMRep (W3C): Considerado un estándar emergente, este
protocolo permite una reserva de derechos mucho más granular. Utiliza
un archivo tdmrep.json ubicado en el directorio .well-known del servidor,
indicando explícitamente si los derechos de minería están reservados
(tdm-reservation: 1) y dónde contactar para obtener licencias (tdm-
policy).
3. Metadatos de Contenido (C2PA): La Coalición para la Procedencia y
Autenticidad del Contenido (C2PA) propone incrustar manifiestos
digitales directamente en los archivos de imagen y video. Estos
metadatos viajan con el archivo y pueden incluir una declaración de "No
permitido para entrenamiento de IA generativa" que los rastreadores
éticos deberían respetar.
4. Señales de Contenido Cloudflare: Algunos proveedores de
infraestructura web han introducido directivas como ai-train=no, que se
transmiten en los encabezados HTTP, lo que permite a los sitios web
bloquear de forma masiva el acceso de los crawlers de IA sin afectar el
indexado por motores de búsqueda tradicionales.
Tabla 16: Protocolos de exclusión voluntaria
Protocolo /
Herramienta
Mecanismo
Alcance
Grado de
Adopción
Robots.txt
Archivo de texto
en servidor
Sitio web
completo o
directorios
Universal, pero
con cumplimiento
voluntario.
84
TDMRep
JSON
estructurado
Nivel de URL y
metadatos
internos
Creciente,
recomendado por
la UE.
C2PA
Metadatos
incrustados (XMP)
Individual por
archivo
(Imagen/Video)
Alta en los
sectores de los
medios y el
periodismo.
Spawning / ai.txt
Registro
centralizado y
archivo
Global por
identidad de autor
Popular entre
artistas visuales
independientes.
La perspectiva de la Oficina de Derechos de
Autor de los EE. UU. (USCO)
En una serie de informes publicados entre 2024 y 2026, la USCO ha
delineado su posición oficial respecto a la infracción de "prima facie" y la
registrabilidad de contenidos.
Infracción Prima Facie en el Entrenamiento
La USCO ha concluido que crear un conjunto de datos para el
entrenamiento de IA implica, "inequívocamente", el derecho de reproducción
previsto en la Sección 106 de la Ley de Derechos de Autor. Este proceso
85
requiere realizar copias de las obras y, en muchos casos, modificarlas o
recodificarlas, lo cual constituye una infracción si no existe autorización previa
o una defensa sólida basada en el uso justo.
Incluso si las copias originales se eliminan después del proceso de
entrenamiento, la USCO sostiene que el daño ya ha ocurrido. Un punto de
debate técnico-legal particularmente sensible es si los "pesos" del modelo
(model weights) contienen en sí mismos copias de las obras. Si un modelo es
capaz de reproducir una obra de forma casi idéntica a partir de un comando
que no la contiene explícitamente, la USCO argumenta que la expresión
protegida de la obra original debe estar almacenada de alguna forma dentro
de los parámetros del modelo, lo que convierte al modelo en una "obra
derivada".
Registrabilidad y Autoría Humana
El Informe de Copyrightabilidad (Parte 2) de la USCO reafirma que el
derecho de autor protege únicamente las obras de creación humana. La oficina
ha rechazado solicitudes de registro de imágenes creadas de forma
"autónoma" por algoritmos, incluso en casos en los que el usuario proporcionó
cientos de instrucciones de texto (prompts). La justificación radica en que el
usuario del sistema no tiene control directo sobre los elementos expresivos
finales que genera la máquina, lo que rompe el nexo causal necesario para la
autoría.
No obstante, la USCO confirma que el uso de la IA como "herramienta
de asistencia" no anula la protección de una obra, siempre que el humano
determine que los elementos expresivos son suficientes. La evaluación se
86
realiza caso por caso, analizando el grado de control y la contribución creativa
del individuo en relación con el proceso automatizado.
Conclusiones y Perspectivas Futuras: La
Década de la Incertidumbre
Para el año 2026, la comunidad jurídica internacional coincide en que
nos encontramos ante una "década de incertidumbre" respecto a la resolución
definitiva de estos conflictos. Aunque acuerdos como el de Anthropic ofrecen
un respiro financiero y establecen un suelo para futuras negociaciones, la
interpretación final de las doctrinas de uso justo y las excepciones de minería
de datos en tribunales superiores y en cortes internacionales, como el Tribunal
de Justicia de la Unión Europea (TJUE), tardará años en consolidarse.
El mercado de licencias voluntarias está emergiendo como la solución
pragmática frente a la parálisis judicial. La creciente lista de acuerdos entre
gigantes tecnológicos y grupos de medios sugiere que la industria está
internalizando el costo de los datos de entrenamiento como un insumo
necesario y legítimo. Sin embargo, este modelo de "pago por uso" beneficia
principalmente a los grandes titulares de derechos —como periódicos de
renombre o agencias de fotografía—, dejando a los millones de autores
individuales y artistas independientes en una posición vulnerable, sin
capacidad de negociación para cerrar acuerdos privados.
En el Perú, la evolución del marco legal dependerá de la capacidad del
Indecopi y del Congreso para equilibrar la promoción de la innovación
tecnológica con la protección de su rico patrimonio creativo. La integración de
87
principios de trazabilidad y transparencia en la ley nacional será fundamental
para garantizar que el desarrollo de la IA en el país no se realice a expensas
de los derechos fundamentales de sus ciudadanos (Carrasco, 2025). El desafío
global de 2026 en adelante no es detener la inteligencia artificial, sino
asegurar que su arquitectura se construya sobre el respeto a la creación
humana que le dio origen.
88
Capítulo 5
Responsabilidad por infracción y
protección de los algoritmos:
propiedad intelectual o secreto
empresarial
El panorama económico global ha experimentado una transformación
radical en las últimas décadas, desplazando el valor de los activos físicos y
tangibles hacia el de los activos inmateriales e intangibles. En este nuevo
ecosistema, los algoritmos se han erigido en el motor fundamental de la
innovación, la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas. Un
algoritmo, definido en términos matemáticos y lógicos, es una secuencia finita,
lógica y ordenada de pasos orientada a obtener un resultado o resolver un
problema específico.
Aunque el concepto tiene raíces históricas profundas que se remontan
al matemático persa Al-Juarismi en el siglo IX, su aplicación contemporánea
en el ámbito de la informática y la inteligencia artificial ha generado desafíos
jurídicos sin precedentes en cuanto a su protección y a la determinación de
responsabilidades en caso de infracción o daño.
En el ordenamiento jurídico peruano, la protección de estos desarrollos
no se agota en una sola figura legal, sino que se articula mediante una tríada
normativa compuesta por el derecho de autor, el derecho de patentes y el
89
secreto empresarial. Cada uno de estos regímenes ofrece prerrogativas
distintas, niveles de protección variables y, fundamentalmente, presupuestos
de responsabilidad divergentes ante casos de uso no autorizados o conductas
que afecten al mercado. La elección entre estas vías no es meramente técnica,
sino estratégica, pues implica ponderar la necesidad de divulgación frente al
deseo de mantener una ventaja competitiva de forma indefinida.
Marcos conceptuales y naturaleza jurídica de
los algoritmos
La determinación del régimen óptimo de protección para un algoritmo
requiere, en primer lugar, distinguir entre su expresión literal y su
funcionalidad técnica. En el Perú, el Instituto Nacional de Defensa de la
Competencia y de la Protección de la Propiedad Intelectual (INDECOPI) es la
autoridad central encargada de supervisar estos activos a través de sus
distintas direcciones, como la Dirección de Derecho de Autor y la Dirección de
Invenciones y Nuevas Tecnologías.
El algoritmo como software y la protección por derecho de
autor
En el marco del Decreto Legislativo 822 (Ley sobre el Derecho de Autor)
y de la Decisión 351 de la Comunidad Andina, los algoritmos se protegen
principalmente como programas de ordenador, asimilados jurídicamente a las
obras literarias (Otani, 2020). Esta protección recae exclusivamente sobre la
forma de expresión del programa, lo cual incluye el código fuente —la
secuencia de instrucciones expresada en un lenguaje alfanumérico
90
comprensible para el ser humano— y el código objeto —la versión ejecutable
por la máquina—.
Sin embargo, el derecho de autor impone límites claros: no protege las
ideas contenidas en los programas, los procedimientos, los métodos de
operación ni los conceptos matemáticos en sí mismos. Esta distinción entre
idea y expresión es fundamental, ya que permite que diversos programadores
creen obras distintas a partir de una misma idea funcional, siempre que la
forma en que se visten esas ideas sea original y posea la "impronta de la
personalidad" del autor (Rejanovinschi, 2017; véase la Tabla 17).
Tabla 17: Protección de derechos de autor en algoritmos
Elemento del Software
Protección por derecho
de autor
Base Legal (Perú)
Código Fuente
Protegido como obra
literaria.
D.L. 822, Art. 5.
Código Objeto
Protegido como expresión
de la obra.
Decisión 351, Art. 23.
Documentación Técnica
Protegida como material
preparatorio.
D.L. 822, Art. 2, num. 34.
Manuales de uso
Protegidos como obras
literarias derivadas.
D.L. 822, Art. 2, num. 34.
91
Algoritmo Lógico
No protegido (se
considera una idea o un
método).
D.L. 822, Art. 8.
La protección surge automáticamente desde el momento de la creación,
sin requerir formalidades como el registro para su validez internacional,
aunque la inscripción ante el INDECOPI se recomienda enfáticamente para
contar con una fecha cierta de creación y una prueba de titularidad ante
terceros. Durante el año 2024, el INDECOPI registró un total de 957 nuevos
programas de software, lo que refleja un dinamismo creciente en la industria
tecnológica local.
Invenciones implementadas por ordenador y el régimen de
patentes
A diferencia del derecho de autor, que se centra en la forma, las
patentes de invención protegen la funcionalidad técnica. El Artículo 15 de la
Decisión 486 de la Comunidad Andina establece que el soporte lógico o
software "como tal" no se considera una invención y, por ende, queda excluido
de la patentabilidad en su forma pura. No obstante, surge la figura de las
Invenciones Implementadas por Ordenador (IIO) para aquellos casos en los
que el algoritmo es un componente de un sistema que resuelve de manera
novedosa un problema técnico.
Para que un desarrollo algorítmico sea patentable en el Perú, debe
demostrar un "efecto técnico" que vaya más allá de la interacción física normal
92
entre el programa y el computador (Carrasco, 2025). Esto ocurre, por ejemplo,
si el algoritmo mejora el funcionamiento interno del hardware, procesa
parámetros operativos de un dispositivo industrial o permite el control
automatizado de procesos complejos, como se observa en sistemas de
agricultura de precisión o en diagnósticos médicos avanzados. Los requisitos
para obtener este derecho exclusivo por 20 años son estrictos y concurrentes:
1. Novedad: que la invención no haya sido divulgada en ningún lugar del
mundo antes de la solicitud.
2. Nivel Inventivo: Que la solución no resulte obvia para una persona con
conocimientos medios en la materia técnica correspondiente.
3. Aplicación Industrial: que el invento pueda fabricarse o utilizarse en
cualquier tipo de industria.
La patente otorga un monopolio legal temporal, pero exige, a cambio,
la divulgación total del invento al público, permitiendo que, tras el vencimiento
del plazo, la tecnología pase al dominio público para el beneficio de la
sociedad.
La arquitectura del secreto empresarial como
alternativa estratégica
El secreto empresarial se ha consolidado como la opción predilecta para
proteger algoritmos de "caja negra", en los que la ventaja competitiva radica
precisamente en que los competidores no conozcan el proceso interno de
procesamiento de datos. Ejemplos históricos como la fórmula de la Coca-Cola
(134 años de reserva) o el amargo de Angostura (casi 200 años) ilustran la
93
eficacia de este régimen frente a la limitación temporal de las patentes.
Requisitos de validez y medidas de protección razonables
En el Perú, el secreto empresarial no es un derecho de exclusividad
concedido por el Estado tras un examen, sino un "monopolio de facto" que se
mantiene vigente mientras se cumplan los requisitos establecidos en la
Decisión 486 y en el Decreto Legislativo 1044. Para que un algoritmo goce de
protección legal como secreto, su titular debe acreditar tres condiciones
simultáneas (véase la Tabla 18):
● Reserva (Secreto): La información no debe ser de conocimiento general
ni fácilmente accesible para los expertos del sector. El hecho de que un
grupo restringido de desarrolladores de la empresa conozca el código no
invalida el secreto, siempre que existan protocolos de confidencialidad.
● Valor Comercial: El conocimiento debe aportar una ventaja competitiva
real o potencial. Su valor radica precisamente en que los terceros no lo
conocen; si el algoritmo fuera de dominio público, perdería su valor
estratégico.
● Medidas de Protección Razonables: Es el requisito en el que las
empresas más frecuentemente fallan en litigios ante el INDECOPI. El
poseedor debe demostrar que implementó medidas de protección física,
digital y legal para custodiar la información (Quiroz et al., 2021).
94
Tabla 18: Condiciones y medidas de protección de algoritmos
Tipo de Medida
Ejemplos de
Implementación Práctica
Importancia Jurídica
Legales
Cláusulas de
confidencialidad en
contratos, acuerdos de no
divulgación (NDA),
políticas internas escritas.
Obliga al deber de reserva
incluso tras el cese
laboral.
Físicas
Acceso restringido a
servidores, biometría,
bitácoras de ingreso,
almacenamiento bajo
llave.
Demuestra la intención de
excluir a terceros no
autorizados.
Digitales
Cifrado, control de acceso
por perfiles (RBAC),
monitoreo de red, marcas
de agua digitales y
prevención del
ciberespionaje.
Protege contra la
extracción masiva de
datos y el acceso remoto
no autorizado.
Organizativas
Capacitación del personal,
entrevistas de salida,
marcado de documentos
Evita que el trabajador
alegue desconocimiento
de la naturaleza secreta
95
como "Confidencial".
de la información.
La ausencia de estas medidas, o la incapacidad de acreditar su
existencia ante la Comisión de Fiscalización de la Competencia Desleal, implica
que la información deja de ser considerada un secreto comercial protegible, lo
que deja al titular sin herramientas legales ante una fuga de datos o un uso
no autorizado por terceros.
El fenómeno de la ingeniería inversa
Un aspecto crítico que diferencia el secreto empresarial de las patentes
es su vulnerabilidad frente a medios legítimos de descubrimiento. La
ingeniería inversa —el proceso de desmontar y examinar un producto para
comprender su diseño subyacente— se considera un método lícito de
adquisición de conocimiento si el producto ha sido obtenido legalmente en el
mercado. Si un competidor descifra el algoritmo de una empresa mediante
ingeniería inversa y lo reproduce, el titular original no podrá accionar contra
él, a menos que exista una violación previa de un contrato o de una medida de
seguridad.
No obstante, en el ámbito del software protegido por derecho de autor,
la ingeniería inversa tiene límites específicos orientados a favorecer la
interoperabilidad. La descompilación solo es lícita cuando resulta
indispensable para obtener la información necesaria para que un programa
independiente pueda interactuar con el sistema original, siempre que dicha
información no haya estado disponible de otra manera y no se utilice para
96
crear un producto sustancialmente similar que infrinja la originalidad de la
obra protegida (Cerda, 2011).
Responsabilidad por infracción de algoritmos
y el sistema de sanciones
La violación de los derechos en relación con un algoritmo activa un
complejo engranaje de responsabilidades que pueden ser administrativas,
civiles o penales, según la conducta infractora y el régimen de protección
afectado (Puetate et al., 2025).
Infracción administrativa y competencia desleal
La violación de secretos empresariales se tramita conforme a la Ley de
Represión de la Competencia Desleal (D.L. 1044). Se considera un acto de
competencia desleal la divulgación, adquisición o uso de un secreto ajeno en
contra de las prácticas honestas del mercado. El INDECOPI tiene la facultad
de imponer multas que pueden superar las 700 UIT en casos muy graves,
además de ordenar medidas correctivas, como el cese inmediato de la
conducta, la destrucción de ejemplares o la rectificación de información
engañosa (Quiroz et al., 2021).
En el ámbito del derecho de autor, las denuncias se presentan ante la
Comisión de Derecho de Autor del INDECOPI. En casos emblemáticos como los
de Autodesk, Inc. y Microsoft Corporation contra empresas locales que
utilizaban software sin licencia, el tribunal ha confirmado sanciones
económicas considerables y el pago de remuneraciones devengadas por el
97
valor de las licencias no pagadas (Bracamonte y Lizano, 2025). La multa
máxima permitida en estos procedimientos es de 180 UIT, aunque el beneficio
ilícito y la probabilidad de detección pueden elevar el cálculo inicial de la
sanción.
Responsabilidad civil: El dilema del nexo causal y la
autonomía algorítmica
En la esfera civil, el Código Civil peruano establece el deber de
indemnizar a quien causa un daño a otro por dolo o culpa (Responsabilidad
Subjetiva, Art. 1969) o por el ejercicio de una actividad riesgosa
(Responsabilidad Objetiva, Art. 1970). La aplicación de estos preceptos a los
algoritmos, especialmente aquellos basados en inteligencia artificial y
aprendizaje profundo (deep learning), plantea interrogantes sobre la
imputabilidad.
Cuando un sistema algorítmico opera como una "caja negra", su lógica
interna puede volverse opaca incluso para sus propios desarrolladores, lo que
dificulta establecer un vínculo causal directo entre un error de programación
y un daño específico (García, 2025). Si una IA comete un error discriminatorio
en un proceso de selección de personal o causa una pérdida financiera
mediante algoritmos de trading de alta frecuencia, surge el debate sobre quién
responde: ¿el programador que diseñó el código estático, la empresa que lo
desplegó sin supervisión o el usuario institucional que tomó decisiones
basadas en el output del sistema?
La tendencia regulatoria y doctrinaria sugiere un modelo de
responsabilidad escalonada:
98
● Responsabilidad del programador: por fallas previsibles, por sesgos
introducidos en el diseño o por el entrenamiento con datos inadecuados.
● Responsabilidad de la empresa proveedora: por poner en el mercado
un sistema sin pruebas de seguridad suficientes (PoC) o sin
transparencia mínima.
● Responsabilidad objetiva del usuario: Al beneficiarse de una tecnología
que conlleva riesgos inherentes, debe asumir la responsabilidad por los
daños derivados de su mal funcionamiento, de manera similar a la
responsabilidad por productos defectuosos.
La Revolución Penal de 2025: Ley 32314 y el uso de la
Inteligencia Artificial
El Perú ha dado un paso de vanguardia en la región con la promulgación
de la Ley 32314 en abril de 2025, que modifica sustancialmente el Código
Penal y la Ley de Delitos Informáticos para sancionar el uso malicioso de la
inteligencia artificial. Esta ley introduce la IA como circunstancia agravante
general en la comisión de delitos, elevando significativamente las penas
cuando el agente utiliza estas tecnologías para potenciar el daño o eludir la
detección (Sanguineti, 2025) (véase la tabla 19).
99
Tabla 19: Agravante por uso de IA según delito específico
Delito Específico
Agravante por uso de IA
(Ley 32314)
pena privativa de
libertad
Difamación
Uso de deepfakes para
difundir información falsa
o denigrante.
De 1 a 3 años.
Estafa Agravada
Manipulación de voz,
imagen o audio mediante
IA con el fin de causar
perjuicio económico.
De 4 a 8 años.
Pornografía Infantil
Generación de contenido
con IA que simula ser
menores de edad.
De 6 a 10 años.
Plagio y DDAA
Reproducción o difusión
de obras humanas
inéditas mediante IA.
De 4 a 8 años.
Delitos Informáticos
Uso de IA para ataques
automatizados, malware o
hacking.
Incremento de hasta un
tercio del máximo.
Esta reforma no solo busca proteger el orden público y la moral, sino
100
también salvaguardar la propiedad intelectual de autoría humana frente a la
capacidad de la IA para replicar y transformar obras originales sin el
consentimiento del autor. El mensaje legislativo es claro: la tecnología es una
herramienta de progreso, pero su uso para vulnerar derechos fundamentales
será castigado con el máximo rigor del derecho penal.
Desafíos éticos, transparencia y auditoría
algorítmica
La adopción masiva de algoritmos en sectores sensibles como la banca,
la salud y la justicia ha generado una demanda social de "explicabilidad". La
transparencia algorítmica es hoy un principio central de los marcos éticos
internacionales, como los de la OCDE, adoptados por más de 40 países.
La tensión entre secreto y transparencia
Existe un conflicto natural entre el derecho de una empresa a proteger
su algoritmo como secreto empresarial y el derecho de un ciudadano a conocer
por qué una decisión automatizada le resultó adversa. Si un sistema de scoring
crediticio rechaza un préstamo, o un algoritmo judicial recomienda una medida
cautelar, la falta de transparencia puede ser vista como una violación al debido
proceso y al derecho a la defensa (Azuaje y Finol, 2020).
Para mitigar este riesgo, las organizaciones deben implementar
mecanismos de auditoría algorítmica independiente. Estas auditorías no
necesariamente requieren revelar cada línea de código al público (protegiendo
el secreto), sino validar que el sistema no presenta sesgos discriminatorios y
101
que sus resultados son consistentes con la normativa de protección de datos
personales. La "privacidad por diseño" (Privacy by Design) se convierte así en
una obligación estratégica, integrando la protección de datos desde la fase
inicial de desarrollo del algoritmo.
Sesgos y discriminación algorítmica
Los algoritmos se alimentan de datos y, si estos datos contienen
prejuicios históricos —por ejemplo, de género, raza o nivel socioeconómico—,
los modelos de aprendizaje automático tenderán a perpetuar y amplificar esas
desigualdades. La discriminación algorítmica no solo conlleva riesgos
reputacionales severos, sino que expone a las empresas a sanciones por parte
de la Autoridad Nacional de Protección de Datos Personales, que en años
recientes ha impuesto multas significativas a entidades bancarias por no
resguardar adecuadamente la confidencialidad y equidad en el tratamiento de
datos de sus clientes (García, 2025).
El procedimiento judicial y la prueba digital de
infracción
La naturaleza inmaterial de los algoritmos hace que la prueba de su
infracción sea eminentemente técnica, volátil y compleja de acreditar ante un
magistrado. El derecho procesal civil peruano, aunque flexible en la admisión
de medios probatorios no típicos, aún enfrenta el reto de estandarizar los
protocolos de prueba digital.
102
Fases de la pericia informática forense
Para que una evidencia digital sea admitida y valorada con plenos
efectos jurídicos, debe garantizarse la integridad y la autenticidad del dato,
evitando cualquier sospecha de manipulación. La pericia informática se
articula en cinco fases críticas (Betanzos, 2025):
1. Preservación: Aseguramiento físico y lógico del dispositivo o servidor
infractor, evitando que la información se borre o se altere por procesos
automáticos.
2. Adquisición: Obtención de una "copia espejo" o de una imagen forense
del disco. En esta etapa se utiliza el cálculo de la función hash —una
huella digital matemática única— para certificar que la copia es idéntica
al original.
3. Análisis: Es la fase en la que el perito especializado descompone el
algoritmo, busca patrones de código, rastrea metadatos de acceso y
determina si existe una copia sustancial de una obra protegida o si se
han eludido las medidas de seguridad de un secreto empresarial.
4. Documentación: Registro exhaustivo de cada herramienta utilizada y
cada paso seguido para asegurar la trazabilidad de la evidencia.
5. Presentación: El dictamen pericial escrito se presenta al juez y debe ser
ratificado en audiencia, lo que permite el contradictorio de la otra parte
mediante peritos de parte.
La volatilidad de la información digital exige que los jueces realicen un
control riguroso de la licitud y la autenticidad, evitando delegar ciegamente la
decisión en el software de análisis pericial y preservando siempre la
103
supervisión humana del razonamiento judicial.
El rol de la Justicia Predictiva y la IA en los tribunales
El propio Poder Judicial peruano ha iniciado procesos de digitalización
y de aplicación de la IA para gestionar la carga procesal y predecir el desenlace
de los litigios con base en la jurisprudencia previa (Romero, 2025). Si bien esto
promete una mayor eficiencia y la reducción de plazos de meses a días, surge
la preocupación por el "sobreajuste" (overfitting) y el riesgo de que la máquina
perpetúe errores del pasado en casos nuevos que requieran una interpretación
matizada de la ley.La legitimidad del sistema judicial en la era tecnológica
depende de que los algoritmos actúen como soporte, pero nunca como
reemplazo del juez humano.
Gobernanza y gestión de activos tecnológicos
en el Perú
Para mitigar los riesgos de infracción y fortalecer la defensa de sus
activos, las organizaciones deben adoptar una postura proactiva basada en la
prevención y la documentación:
● Inventario de activos: Identificar qué algoritmos son originales (bajo
derechos de autor) y cuáles otorgan una ventaja competitiva por su
reserva (secreto empresarial).
● Gestión contractual: Asegurar que los contratos de trabajo y de servicios
externos establezcan claramente la titularidad de los desarrollos a favor
de la empresa y los deberes de confidencialidad permanentes.
104
● Protocolos de seguridad digital: No basta con contar con contraseñas;
se requiere segmentación por perfiles y auditorías de acceso para
cumplir con el requisito de "medidas razonables" ante el INDECOPI.
● Depósito Notarial: Una medida facultativa pero útil es depositar el
código de un secreto empresarial en sobre cerrado ante notario, lo que
permite acreditar la existencia y la fecha del secreto ante una eventual
infracción, sin necesidad de divulgarlo públicamente.
La vigilancia tecnológica también implica monitorear la Gaceta
Electrónica de Propiedad Industrial del INDECOPI para detectar solicitudes de
patentes de terceros que puedan infringir los derechos de la empresa o que
busquen apropiarse de desarrollos que deberían ser de libre uso.
La intersección entre la protección de los algoritmos y la
responsabilidad por su uso constituye una de las fronteras más dinámicas del
derecho contemporáneo en el Perú. La dualidad entre el derecho de autor —
que protege la expresión creativa— y el secreto empresarial —que resguarda
el conocimiento estratégico— ofrece a los innovadores un abanico de
herramientas que deben utilizarse de forma complementaria y no excluyente.
Mientras el software pirata y la infracción literal de código se combaten
eficazmente mediante las facultades sancionadoras del INDECOPI y la
renovada severidad del Código Penal tras la reforma de 2025, los daños
derivados de la autonomía algorítmica y la opacidad de la IA exigen una
evolución hacia modelos de responsabilidad objetiva y auditoría ética continua.
La promulgación de la Ley 32314 posiciona al Perú como referente en
la regulación de la inteligencia artificial, reconociendo que el potencial
105
delictivo de estas tecnologías requiere una respuesta estatal contundente que
proteja tanto a los consumidores como a los creadores humanos. En última
instancia, la seguridad jurídica en el mercado digital peruano dependerá de la
capacidad de las empresas para demostrar que han actuado con la diligencia
debida, implementando medidas de protección razonables y sistemas de
control humano que garanticen que, en el diálogo entre el hombre y la
máquina, la justicia y la responsabilidad sigan siendo atributos exclusivamente
humanos (Sanguineti, 2025).
106
Conclusión
La investigación en este volumen, titulada "Propiedad intelectual en la
era de la inteligencia artificial generativa", ofrece varias reflexiones finales
sobre el estado actual y el futuro de los derechos de autor en un mundo
moldeado por los algoritmos.
A pesar de los avances en modelos de lenguaje y en generadores de
imágenes, este estudio concluye que la autoría sigue siendo una esencia
humana. La ley de propiedad intelectual, creada para proteger el esfuerzo y la
personalidad del creador, ahora enfrenta el desafío de distinguir entre la mera
ejecución técnica de una máquina y la dirección creativa de una persona. Se
ha comprobado que, para obtener protección legal, no basta con usar un
prompt; es necesaria una intervención humana significativa que influya en el
resultado estético o expresivo.
Uno de los aspectos más críticos analizados es el uso de obras
protegidas en el entrenamiento de modelos de IA. Concluimos que existe una
tensión no resuelta entre el concepto de Uso Legítimo (Fair Use) y el derecho
exclusivo de los autores. Aunque la minería de datos es fundamental para el
avance tecnológico, no debe realizarse a costa de la explotación desmesurada
de la creatividad humana.
Cuando las obras producidas por completo por IA no tienen un autor
humano, automáticamente entran en el dominio público. Esto representa un
riesgo económico, ya que una gran cantidad de contenido gratuito o sin
propietario puede reducir la inversión en creadores humanos. Las
investigaciones indican que será necesario implementar etiquetas de
107
transparencia que permitan identificar claramente el origen del contenido,
ayudando tanto a los consumidores como a la ley a valorar la obra
correctamente.
La naturaleza transfronteriza de la IA hace que las legislaciones
nacionales resulten insuficientes. La conclusión de este trabajo aboga por un
Tratado Internacional de Propiedad Intelectual e IA, que unifique criterios
sobre qué constituye una "infracción algorítmica" y cómo deben gestionarse
las responsabilidades legales cuando una IA produce contenido que infringe
derechos preexistentes.
Finalmente, la propiedad intelectual no debe verse como un obstáculo
para la innovación, sino como el andamiaje que garantiza su sostenibilidad. La
IA generativa debe entenderse como un instrumento de cocreación. El futuro
de la ley reside en proteger no solo el resultado final, sino también el proceso
creativo híbrido, asegurando que el ingenio humano permanezca en el centro
de la protección jurídica, incluso cuando sus herramientas sean capaces de
"pensar" de forma estadística.
La escasez creativa está dando paso a una era de curaduría crítica. El
derecho de autor debería centrarse en proteger la visión, no solo la ejecución.
Dejamos estas preguntas abiertas al lector: ¿Son suficientes los marcos
actuales de propiedad intelectual para regular las obras generadas por la
inteligencia artificial? ¿Qué cambios se requieren para equilibrar la innovación
tecnológica con los derechos de los creadores humanos?
108
Bibliografía
Aranguri, M., Bravo-Jaico, J., Porro Rivadeneira, M., & Acuña Beltrán, L. (2025).
Protección de la propiedad intelectual en la industria del software: una revisión
sistemática. Revista Iberoamericana De La Propiedad Intelectual, 22, 155-
195. https://doi.org/10.26422/RIPI.2025.2200.ara
Azuaje Pirela, M., y Finol González, D. (2020). Transparencia algorítmica y la
propiedad intelectual e industrial: tensiones y soluciones. Revista de la
propiedad inmaterial. 30, 111-146.
https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/propin/article/view/7014/9732
Betanzos Torres, E. O., Márquez Roa, U., & Garrido López, J. P. (2025). El uso
de la inteligencia artificial en la emisión de sentencias para mejorar el acceso
a la justicia en México. Revista Peruana De Derecho Constitucional, (18), 237–
259. https://revista.tc.gob.pe/index.php/revista/article/view/547
Bracamonte Ortiz, G., & Lizano Galvez, Y. J. (2025). Los Nuevos Retos de la
Inteligencia Artificial: Implicancias Jurídicas y Económicas para el Derecho de
Autor y el Derecho Comercial. Revista De Actualidad Mercantil, (9), 79–86.
Recuperado a partir de
https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/actualidadmercantil/article/view/309
07
Bravo Bolado, A. (2022). Justicia algorítmica: un enfoque sociotécnico .
(2023). Estudios Penales Y Criminológicos, 44(Ext.), 1-
42. https://doi.org/10.15304/epc.44.8838
109
Busuioc M. (2021). Accountable Artificial Intelligence: Holding Algorithms to
Account. Public administration review, 81(5), 825–836.
https://doi.org/10.1111/puar.13293
Carrasco Delgado, B. L. (2025). Justicia y algoritmos: Un análisis ético–jurídico
de la Ley 31814 sobre inteligencia artificial en el Perú. Forseti. Revista De
Derecho, 14(22), 99–116. https://doi.org/10.21678/forseti.v14i22.2828
Cavero Safra, E. (2019). El concepto de originalidad en el derecho de autor
peruano. Forseti. Revista De Derecho, 3(5), 113–127.
https://doi.org/10.21678/forseti.v0i5.1145
Cerda Silva, A. (2011). Armonización de los derechos de autor en la Comunidad
Andina: hacia un nuevo régimen común. Ius et Praxis, 17(2), 231-
282. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-00122011000200009
Coupeau Borderas, J. (2025). Nuevos problemas, nuevas respuestas en el
Derecho: Los derechos de autor en Internet y el desafío de la Inteligencia
Artificial. Revista de Derecho de la UNED (RDUNED), (35), 183–216.
https://doi.org/10.5944/rduned.35.2025.45872
Echeverri Gómez, L.H. & Reyes González, J.P. (2025). Capitalismo cognitivo,
inteligencia artificial y el papel cambiante de los docentes en el siglo xxi:
desafíos y perspectivas desde América Latina. Línea Imaginaria, 1(22).
https://doi.org/10.56219/lneaimaginaria.v1i22.4162
Estupiñán Ricardo, J., Leyva Vázquez, M. Y., Peñafiel Palacios, A. J., & El Assafiri
Ojeda, Y. (2021). Inteligencia artificial y propiedad intelectual. Universidad Y
110
Sociedad, 13(S3), 362–368. Recuperado a partir de
https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/2490
Fernández Bajón, M.T., & Guerra González, J.T. (2021). Transparencia editorial
en revistas científicas mexicanas de educación: hacia una gestión integral de
las políticas editoriales en las publicaciones periódicas
científicas. Investigación bibliotecológica, 35(87), 13-32.
https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2021.87.58340
García Majado, P. (2025). Los sistemas automatizados en el ordenamiento
jurídico: tipos de programación, riesgos y control . Revista de Derecho Político,
(123), 147–178. https://doi.org/10.5944/rdp.123.2025.45504
Marín-González, F., & Martínez-Sande, P. (2025). Challenges and strategies in
the standardization processes of scientific journals in the educational
field. Revista Científica General José María Córdova, 23(49), 139–166.
https://doi.org/10.21830/19006586.1406
Misseri, L. E. (2023). Autoría e inteligencia artificial generativa: presupuestos
filosóficos de la función del autor. Isonomía - Revista De teoría Y filosofía Del
Derecho, (59). https://doi.org/10.5347/isonomia.59/2023.692
Muñoz Vela, J. M. (2024). Inteligencia artificial generativa. Desafíos para la
propiedad intelectual. Revista de Derecho de la UNED (RDUNED), (33), 17–75.
https://doi.org/10.5944/rduned.33.2024.41924
Otani, M. Ángela S. (2020). El régimen común sobre derecho de autor y
derechos conexos de la Comunidad Andina (CAN): una aproximación al
111
carácter de original de los estudios de arquitectura y ingeniería. Revista De
Direito Brasileira, 26(10), 325–341.
https://doi.org/10.26668/IndexLawJournals/2358-1352/2020.v26i10.6885
Pacheco Montoya, E.P. (2025). Obras creadas por Inteligencia Artificial y los
dilemas de su protección. Disputatio. Philosophical Research Bulletin. 14(29),
127–144.
https://studiahumanitatis.eu/ojs/index.php/disputatio/article/download/817
/703
Palma Peña, J. M. (2025). Derechos de autor y licencias de la inteligencia
artificial generativa:: un análisis desde la ciencia abierta en América
Latina. Revista Interamericana De Bibliotecología, 48(3).
https://doi.org/10.17533/udea.rib.v48n3e358961
Puetate Paucar, J. M., Benalcázar Pozo, A. R., Mafla Sánchez, J. L., & Paguay
Arellano, A. C. (2025). Inteligencia artificial y su incidencia en el régimen de
propiedad intelectual ecuatoriano: análisis jurídico. Pro Sciences: Revista De
Producción, Ciencias E Investigación, 9(59), 206–219.
https://journalprosciences.com/index.php/ps /article/view/884
Quiroz Papa De García, R., Campos Rodrigo, A., & Aliaga Samaniego, J.l.A.
(2021). Protección a la propiedad intelectual del autor en Perú en tiempos de
crisis moral. Revista Interamericana de
Bibliotecología, 44(1). .https://doi.org/10.17533/udea.rib.v44n1ein2
Rejanovinschi Talledo, M. (2017). Una aproximación al Derecho de
Participación en la reventa de obras. Derecho & Sociedad, (49), 65–75.
112
https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/derechoysociedad/article/view/19878
Rimmer, M. (2019). Más allá del Acuerdo de París: Propiedad intelectual,
política de innovación y justicia climática. Laws. 8 (1), 7.
https://doi.org/10.3390/laws8010007
Romero, M. (2025). Aproximación o amenaza de la inteligencia artificial en la
práctica de propiedad industrial y en sus principales actores. Revista De
Actualidad Mercantil, (9), 67–77.
https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/actualidadmercantil/article/view/309
06
Sanguineti Ravettino, G. (2025). Criminalidad en tiempos de ChatGPT: Análisis
del uso de la Inteligencia Artificial como agravante penal en el Perú. Forseti.
Revista De Derecho, 14(22), 395–411.
https://doi.org/10.21678/forseti.v14i22.2843
Urtubey, F. (2024). Copyright en obras generadas con inteligencia artificial en
Estados Unidos. Un análisis de cinco casos jurídicos actuales. Revista
Iberoamericana De La Propiedad Intelectual, 20, 89-
119. https://doi.org/10.26422/RIPI.2024.2000.utu
113
De esta edición de “Propiedad intelectual en la era de la inteligencia
artificial generativa”, se terminó de editar en la ciudad de Colonia del
Sacramento en la República Oriental del Uruguay el 25 de febrero de
2026
114
