En febrero de 2025, el Tribunal de Distrito de los EE.UU. para el Distrito de Delaware emitió una decisión legal sin precedentes en la convergencia entre inteligencia artificial y derechos de autor. El caso Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc. implicó a dos actores clave del ámbito legal y tecnológico y estableció un precedente que marca la pauta para futuros litigios relacionados con el entrenamiento de IA con contenido protegido.
Contexto y antecedentes del caso
En mayo de 2020, Thomson Reuters demandó a Ross Intelligence por utilizar sin permiso contenido editorial de Westlaw, específicamente sus headnotes —resúmenes jurídicos creados por editores humanos y organizados mediante el sistema “Key Number”— para entrenar un motor de búsqueda legal impulsado por IA.
Ross intentó inicialmente obtener una licencia, pero ante la negativa de Thomson Reuters, adquirió alrededor de 25.000 “Bulk Memos” a través de la firma LegalEase. Estos memos, elaborados por abogados, reflejaban fielmente el contenido de los headnotes de Westlaw y fueron utilizados para el entrenamiento de su IA.
En septiembre de 2023, el juez Bibas (designado del Tribunal del Tercer Circuito) denegó parcialmente las mociones de resumen, dejando la cuestión en manos de un jurado. Sin embargo, revisó su propia decisión en los meses previos al juicio y permitió la renovación de las mociones de resumen.
El fallo del 11 de febrero de 2025
El 11 de febrero de 2025, el juez Bibas emitió una sentencia que:
Otorgó juicio sumario parcial a Thomson Reuters declarando que los headnotes eran obras originales protegidas por copyright y que Ross copió directamente al menos 2 243 de ellos.
Rechazó todos los argumentos de Ross, incluyendo el uso legítimo (fair use), al considerarlos incorrectos como cuestión de derecho.
Este fallo es considerado el primer caso en EE.UU. donde un tribunal concluye explícitamente que el uso de contenido con copyright para entrenar una IA no está amparado por el fair use.
Análisis de los factores de fair use
El tribunal evaluó los cuatro factores legales y los concluyó así:
Propósito y naturaleza del uso:
Comercial, ya que Ross desarrollaba un producto rival a Westlaw.
No transformador, pues replicaba la función de destino: búsqueda legal.
Naturaleza del material con copyright:
Aunque los headnotes contenían menor grado de creatividad, sí eran originales y protegidos. Este factor favoreció parcialmente a Ross, pero no fue decisivo.
Cantidad y sustancialidad del uso:
Ross copió masivamente, aunque los resultados no contenían los headnotes directamente.
Sin embargo, el uso fue extenso y relevante para su función, por tanto desfavorable al fair use.
Impacto en el mercado:
Creación de un sustituto directo para Westlaw.
Afectó la posible monetización de licencias para entrenamiento de IA. Este factor fue el más crítico y decisivo.
Implicaciones para el sector IA
Este fallo abre un nuevo capítulo en la jurisprudencia:
Precedente para otros litigios: casos similares impulsados por autores, entidades y medios tecnológicos contra OpenAI, Meta, Microsoft, etc., pueden citar este reciente fallo.
Distinción entre IA generativa y no generativa: aunque el fallo involucra IA no generativa, su lógica se proyecta al terreno de los grandes modelos de lenguaje (LLMs).
Necesidad de licencias explícitas: incluso los contenidos «intermedios» o auxiliares usados para entrenar pueden requerir consentimiento previo.
Preocupaciones en Wall Street: la sentencia ya provoca advertencias sobre posibles riesgos legales para inversionistas en empresas de IA.
Qué pueden aprender empresas innovadoras y desarrolladores de IA
Revisar las licencias y permisos de todos los datos que usan para entrenar modelos.
Evaluar riesgos legales antes de incorporar contenido protegido o competitivo.
Explorar acuerdos de licencia con entidades propietarias de bases de datos valiosas.
Implementar políticas de auditoría sobre la procedencia de datos de entrenamiento.
