La inteligencia artificial (IA) transformó la creación y el consumo de contenidos, pero también tensionó las reglas que protegían su valor. El uso de obras para entrenar modelos y la autoría de las piezas generadas abren una discusión que hoy involucra a plataformas, organizaciones periodísticas, marcas y agencias.
¿Te has preguntado quién entrenó a la IA? Entre las fuentes utilizadas para desarrollar los sistemas generativos se encuentran bibliotecas públicas, bases de datos corporativas e información de medios de comunicación. Para Pepe Cerezo, fundador y director de Digital Journey, experto en estrategia y transformación de los negocios digitales de medios, el problema es que ese material se empleó durante años sin el conocimiento de las organizaciones periodísticas ni una compensación a cambio.
A esto se suma que diversas plataformas de IA son utilizadas cada vez más como buscadores, entregando respuestas directamente a los usuarios, en muchos casos, sin identificar la autoría o dirigirlos a la fuente original, lo que reduce el tráfico hacia los sitios periodísticos. Las repercusiones son claras: “El clic que hace el usuario es mínimo porque hay mucha información que está en el cajetín de la búsqueda y ya no necesitas pinchar”, comenta Cerezo.
En este escenario, la industria ha adoptado distintas posturas. The New York Times, por ejemplo, demandó a Microsoft y OpenAI argumentando que han utilizado millones de artículos publicados por el diario para entrenar modelos de IA que ahora compiten con el periodico. El caso, que continúa abierto, se ha convertido en uno de los principales referentes de la disputa por el uso y el valor de los contenidos.
Otros grupos editoriales internacionales, como Axel Springer o Le Monde, han suscrito acuerdos con OpenAI que permiten a ChatGPT utilizar sus noticias para elaborar respuestas y resúmenes debidamente atribuidos. El experto sostiene que algunas organizaciones periodísticas no pueden permitirse enfrentar disputas legales y optan por establecer este tipo de alianzas, sin embargo, advierte que, a largo plazo, “puede resultar muy perjudicial para los medios; cuando estos buscadores se conviertan en una herramienta en la que la posición de mercado sea tan grande que la gente solo busque a través de las IA”.
El escenario ideal para Cerezo sería aplicar una regulación global que, entre otros aspectos, exija transparencia sobre el funcionamiento de los algoritmos, los datos utilizados y sus sesgos, y permita que estos sistemas sean auditables. También plantea establecer una compensación proporcional para los diarios y creadores cuando las plataformas obtengan beneficios a partir de su información. Para el experto, se trata de “buscar un equilibrio, que no sea solo uno el que extraiga todo el beneficio a costa del trabajo de siglos”.
Mientras avanza la discusión regulatoria, los propios medios también han comenzado a organizarse. Este año surgió Standards for Publisher Usage Rights (SPUR), una coalición internacional que reúne a grupos como BBC, Financial Times y Guardian Media Group, cuyo propósito es abordar el uso de contenidos periodísticos por parte de sistemas de IA. Entre sus iniciativas está el desarrollo de un estándar de telemetría para poder rastrear y auditar cómo acceden y utilizan sus noticias. Para Cerezo, esta información fortalece su capacidad de negociación frente a las plataformas y, sobre todo, marca un cambio en la forma en que la industria enfrenta el problema. “Es la primera vez que tienen una posición común y defienden su propiedad intelectual”, afirma.
Si para la industria periodística el conflicto comienza con los contenidos que alimentan los modelos, en la publicidad se traslada hacia las piezas que estos sistemas permiten crear.
¿Referente o copia?
La promesa creativa de la IA es tan amplia como las dudas que abre. Estas herramientas aceleran procesos y generan eficiencias, pero también están cambiando la forma de pensar la producción. Para Cristián “Chino” Rojas, fundador del estudio creativo tecnológico The Chinatown, su potencial no pasa simplemente por reducir costos. Hoy permite imaginar, probar y visualizar ideas que antes podían quedar fuera por la dificultad de ejecutarlas. “Eso amplía muchísimo la ambición creativa”, sostiene.
Pero esas nuevas posibilidades también abren preguntas: ¿A quién pertenece una pieza creada con IA? ¿Qué ocurre si se parece al trabajo de otro creador? ¿Quién responde si vulnera derechos de terceros?
Hernán Triviño, presidente del directorio del Consejo de Autorregulación y Ética Publicitaria (CONAR), señala que uno de los principales desafíos está tanto en el origen de las obras utilizadas para entrenar estos modelos como en el riesgo de que sus resultados reproduzcan contenidos o identidades creativas reconocibles. Carolina Soza, gerenta general de The Chinatown, coincide y advierte que todavía falta transparencia sobre el entrenamiento de los modelos y es enfática en que esta incertidumbre “no puede convertirse en falta de responsabilidad profesional; al contrario, obliga a tener más control sobre el proceso”.
En el estudio aseguran que cada pieza pasa por una revisión similar al de cualquier producción tradicional y que, en algunos aspectos, es incluso más exigente. Soza explica que, antes de entregar un trabajo, miran las condiciones comerciales y las licencias de las herramientas utilizadas, documentan el proceso y analizan el resultado final para detectar posibles similitudes con obras, personajes, marcas o creadores reconocibles. Aquí surge una pregunta clave: ¿Cuándo una referencia deja de ser inspiración y comienza a reproducir el trabajo de otro?
Triviño sostiene que no toda influencia constituye una infracción, pues la publicidad siempre dialoga con tendencias, géneros, técnicas y menciones culturales que, por sí mismas, no necesariamente son apropiables. “La dificultad aparece cuando la instrucción al estilo de deja de ser una referencia general y se convierte en un mecanismo para reproducir los rasgos expresivos reconocibles de un creador determinado”, señala el representante de CONAR.
A esa consideración legal, Rojas suma la mirada creativa: “Copiar un estilo conocido es probablemente una de las formas menos interesantes de usar una tecnología que justamente permite imaginar cosas nuevas”.
Autoría en terreno incierto
¿Puede una máquina ser dueña de lo que crea? Triviño explica que, según el Departamento de Derechos Intelectuales, una creación generada autónomamente por esta tecnología no se considera, solo por ese hecho, una obra protegida. Sí puede existir protección cuando hay una contribución humana creativa, como el guion, la dirección, la selección de elementos, la edición o la composición final. “Una marca puede obtener contractualmente derechos de uso o explotación frente a una agencia o proveedor, pero eso no significa que pueda reclamar autoría exclusiva sobre todos los elementos generados autónomamente por la plataforma”, señala.
Para Soza no existe una respuesta universal, pues depende de las condiciones de las herramientas, los contratos, la jurisdicción y el grado de intervención humana. Por eso, considera necesario definir desde el comienzo las condiciones de uso y qué recibirá el cliente.
Frente a una eventual vulneración de propiedad intelectual, Triviño sostiene que “el avisador tiene la responsabilidad general de la comunicación”, aunque precisa que las agencias, los profesionales y los demás participantes también deben responder dentro de sus respectivos ámbitos de control, conocimiento e influencia.
Desde el estudio han visto cómo ha madurado la conversación con sus clientes respecto al tema, con preguntas más sofisticadas sobre derechos, confidencialidad y control. “Una cosa es poder generar algo y otra es publicarlo y operar responsablemente”, afirma Rojas.
Mientras la IA avanza a un ritmo que acelera y complejiza la discusión, hay un punto de consenso: La supervisión humana es fundamental. Cuanto más capaz sea la tecnología de ejecutar, mayor valor adquieren el pensamiento crítico, la mirada estratégica y el criterio para decidir qué crear, cómo hacerlo y qué descartar. Ese control debe sustentarse sobre dos pilares complementarios, una legislación que establezca derechos y responsabilidades básicas, y una autorregulación capaz de traducirlos en buenas prácticas que evolucionen al ritmo de la tecnología.
VER MÁS
MARKET DATA
<%userdata?.email%>
Editar perfil
Credencial
Salir
(Twitter)
Instagram
Facebook
LinkedIn
YouTube
TikTok
Alto contraste
marketing
Presentado por:
