El conflicto entre inteligencia artificial generativa y derechos de autor acaba de producir una de las cifras más llamativas de la historia del copyright estadounidense.
Un tribunal federal de California ha aprobado definitivamente un acuerdo de 1.500 millones de dólares entre Anthropic —empresa creadora de Claude— y una clase de titulares de derechos sobre cientos de miles de libros.
La resolución de aprobación final, dictada el 20 de julio de 2026 en Bartz et al. v. Anthropic PBC, califica el acuerdo como extraordinario por su dimensión. El fondo es no reversionario, es decir, no retorna a Anthropic por el simple hecho de que determinadas cantidades no sean inmediatamente distribuidas, y la lista definitiva comprende 482.460 obras.
Orden de aprobación final de 20 de julio de 2026 — Bartz v. Anthropic
Sin embargo, convertir el caso en el titular «un tribunal declara ilegal entrenar una IA con libros y condena a Anthropic a pagar 1.500 millones» sería jurídicamente incorrecto.
La realidad es bastante más interesante.
Antes del acuerdo, el juez William Alsup había considerado que el uso de libros para entrenar los modelos de lenguaje de Anthropic constituía fair use en las concretas circunstancias examinadas. Al mismo tiempo, rechazó que esa doctrina pudiera justificar la adquisición y conservación de millones de ejemplares procedentes de bibliotecas piratas.
La gran lección del caso no es, por tanto, que entrenar inteligencia artificial sea siempre legal o siempre ilegal.
Es ésta:
obtener una obra, conservarla, copiarla para construir un dataset y utilizar posteriormente esa copia para entrenar un modelo son actos jurídicamente diferenciables.
Y la licitud de uno no sanea necesariamente la ilicitud del otro.
Índice de contenidos
El caso Bartz v. Anthropic: autores contra el entrenamiento de Claude
El procedimiento principal es Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417, tramitado ante el United States District Court for the Northern District of California.
El litigio comenzó en agosto de 2024.
Los autores demandantes cuestionaban la utilización de sus libros dentro del proceso de desarrollo y entrenamiento de los modelos de Anthropic.
El expediente terminó revelando, sin embargo, que la compañía había obtenido libros mediante métodos muy diferentes.
Por una parte, Anthropic había adquirido ejemplares impresos y posteriormente los había digitalizado.
Por otra, había descargado enormes colecciones de libros procedentes de fuentes como Library Genesis —LibGen— y Pirate Library Mirror —PiLiMi—.
El juez decidió que jurídicamente no podía introducirse todo aquello dentro de una única caja denominada simplemente:
«entrenamiento de IA».
Había que analizar para qué se hizo cada copia.
Ese es probablemente el aspecto más importante de toda la resolución.
El giro clave: entrenar con libros y construir una biblioteca pirata no son jurídicamente lo mismo
La resolución fundamental es la Order on Fair Use de 23 de junio de 2025, dictada por el juez William Alsup.
Order on Fair Use de 23 de junio de 2025 — Bartz v. Anthropic
El tribunal separó sustancialmente tres actividades: utilizar copias para entrenar los modelos de lenguaje; digitalizar libros comprados legalmente; y crear una biblioteca digital permanente mediante millones de descargas procedentes de fuentes piratas.
El resultado jurídico fue diferente para cada una.
Por qué el juez consideró fair use el entrenamiento de Claude
En Estados Unidos, el fair use se encuentra regulado en el 17 U.S.C. §107.
La norma exige valorar cuatro factores: finalidad y carácter del uso, naturaleza de la obra, cantidad utilizada y efecto sobre el mercado potencial.
U.S. Copyright Office — 17 U.S.C. §107 Fair Use
En Bartz, el juez consideró que el entrenamiento de los modelos de Anthropic era altamente transformativo en el expediente que tenía ante sí.
La función de las copias utilizadas para entrenamiento no consistía en redistribuir los libros al público como libros.
Se empleaban para que el sistema aprendiera relaciones estadísticas y estructuras a partir de grandes cantidades de información y pudiera posteriormente generar respuestas.
Existe aquí una limitación fundamental.
Los demandantes no estaban planteando en aquella fase procesal una reclamación basada en que Claude reprodujera a los usuarios copias sustanciales de sus obras o outputs que funcionaran como sustitutos de los libros originales.
Por tanto, no deberíamos transformar la sentencia en una regla general según la cual:
«entrenar una IA con obras protegidas siempre es fair use».
No es lo que resolvió el tribunal.
También fue fair use digitalizar determinados libros comprados legalmente
Anthropic había adquirido además millones de ejemplares impresos.
Posteriormente destruyó algunos de esos ejemplares al escanearlos y conservó copias digitales internas.
El tribunal analizó ese comportamiento por separado.
Consideró relevante que Anthropic hubiera pagado legítimamente por el ejemplar inicial, que la copia digital sustituyera al ejemplar físico, que permitiera ahorrar espacio y facilitar búsquedas y que no existiera evidencia de distribución externa de esa concreta copia digital.
El razonamiento era, por tanto, diferente al del entrenamiento.
En un caso, la transformación derivaba del uso para desarrollar un modelo.
En el otro, de una conversión de formato de una copia adquirida legítimamente.
Por qué el juez rechazó el fair use para la biblioteca de libros piratas
Aquí cambió completamente el análisis.
Antes de comprar millones de ejemplares, Anthropic había descargado más de siete millones de copias de libros procedentes de fuentes piratas y las había incorporado a una biblioteca central.
Algunas de esas copias permanecieron almacenadas incluso cuando ya se había decidido que no serían utilizadas para entrenar determinados modelos.
La finalidad era, por tanto, más amplia que el entrenamiento concreto.
Y el juez rechazó la idea de que un uso posterior potencialmente transformativo pudiera sanear retroactivamente la adquisición gratuita de ejemplares piratas para formar una biblioteca permanente.
La diferencia puede expresarse de manera sencilla:
comprar un libro y utilizar una copia para un determinado proceso técnico no es jurídicamente igual que descargar gratuitamente una copia ilícita y conservarla indefinidamente porque quizá algún día resulte útil para entrenar un modelo.
Ese es el punto que terminaría condicionando el enorme riesgo económico del procedimiento.
Los 1.500 millones son un acuerdo judicial, no una condena por entrenar IA
Ésta es la segunda gran precisión.
El 20 de julio de 2026, la jueza Araceli Martínez-Olguín aprobó definitivamente un class action settlement por 1.500 millones de dólares.
No estamos ante un jurado que haya calculado los daños después de declarar que todas las actuaciones de Anthropic infringieron copyright.
Las partes negociaron una solución y el tribunal la examinó bajo la regla federal aplicable a los acuerdos colectivos, concluyendo que era justa, razonable y adecuada.
Por eso la expresión:
«Anthropic fue condenada a pagar 1.500 millones por entrenar Claude»
debe evitarse.
Una formulación más rigurosa sería:
«Anthropic aceptó un acuerdo de 1.500 millones de dólares para resolver reclamaciones vinculadas a copias de libros obtenidas de fuentes piratas, acuerdo que fue posteriormente aprobado por el tribunal».
La diferencia no es puramente terminológica.
Una sentencia de responsabilidad crea una conclusión judicial sobre el fondo.
Un settlement resuelve el procedimiento dentro del perímetro pactado entre las partes.
482.460 obras, no simplemente «medio millón de libros»
También conviene precisar las cifras.
Numerosas publicaciones han resumido el acuerdo hablando de «500.000 libros».
La cifra definitiva que aparece en la resolución judicial es 482.460 obras.
A 16 de abril de 2026 se habían presentado reclamaciones sobre 440.490 obras, equivalente al 91,3 % de la Works List.
La clase tampoco incluye automáticamente cualquier libro que alguna vez hubiera aparecido en un sistema de Anthropic.
La definición judicial está vinculada a libros incluidos en las versiones de LibGen o PiLiMi descargadas por la compañía, a la correspondiente Works List y a determinados requisitos sobre titularidad y registro estadounidense.
El tribunal calculó una recuperación aproximada de 3.000 dólares por obra, pero también dejó claro que se trata de una referencia bruta sometida a honorarios, gastos, reservas y distribución entre quienes ostenten derechos sobre cada libro.
Por tanto, tampoco sería técnicamente correcto afirmar:
«cada autor cobrará 3.000 dólares por cada libro».
Titularidad de copyright y autoría no son necesariamente conceptos coincidentes, especialmente en el ámbito editorial.
Anthropic también debe destruir determinadas copias
El acuerdo no se limita al dinero.
La resolución final confirma que Anthropic debe destruir los archivos originales descargados mediante torrent o desde Library Genesis y Pirate Library Mirror, además de las copias derivadas de ellos, respetando las obligaciones legales de preservación que correspondan.
Este punto tiene una enorme importancia para cualquier empresa que desarrolla sistemas de inteligencia artificial.
Un dataset no genera riesgo jurídico únicamente cuando está siendo utilizado activamente.
La mera adquisición y conservación de una biblioteca digital puede plantear un problema independiente.
El acuerdo tampoco compra una licencia general para el futuro
Otra precisión especialmente importante es el alcance del release.
Los miembros de la clase renuncian a determinadas reclamaciones vinculadas a inputs pasados, hasta el punto de cualquier output.
Pero la propia resolución explica que el acuerdo no libera reclamaciones relacionadas con outputs pasados ni conductas futuras a partir del 25 de agosto de 2025.
En otras palabras:
Anthropic no ha comprado por 1.500 millones un derecho perpetuo a utilizar cualquier libro para entrenar cualquier modelo.
El acuerdo cierra un conjunto concreto de reclamaciones y un periodo determinado.
No todo el futuro del copyright aplicado a Claude.
El caso continúa: unos cien autores reclaman otros 75 millones de dólares
Mientras Bartz avanzaba hacia su aprobación definitiva, apareció un nuevo frente.
El 17 de junio de 2026 se presentó Shakespeare et al. v. Anthropic PBC et al., No. 5:26-cv-05931, también ante el Northern District of California.
El expediente público identifica aproximadamente un centenar de demandantes y señala como demandados a Anthropic PBC, Dario Amodei y Benjamin Mann. La acción está registrada como un litigio de copyright y los demandantes han solicitado jurado.
Expediente público de Shakespeare et al. v. Anthropic
Las informaciones aportadas sitúan la reclamación en más de 75 millones de dólares y hablan de más de 500 libros cuyos titulares sostienen que fueron obtenidos sin autorización a través de fuentes como LibGen, Pirate Library Mirror y redes de intercambio.
Existe aquí una corrección cronológica importante.
La nueva demanda no se presentó después de la aprobación definitiva del acuerdo de 1.500 millones.
Fue presentada el 17 de junio de 2026.
La aprobación final de Bartz llegó el 20 de julio.
Lo correcto es explicar que el nuevo procedimiento se relaciona con titulares que no quedaron sometidos al acuerdo colectivo o que se reservaron reclamaciones, pero no que naciera cronológicamente después de la resolución final.
A 28 de agosto de 2026, el expediente público consultado todavía mostraba una fase procesal inicial, con comparecencias de abogados, ampliaciones de plazo y una case management conference señalada para octubre; no existe todavía una resolución sobre el fondo que haya declarado responsables a los demandados.
¿Puede cada escritor obtener 150.000 dólares por libro?
No automáticamente.
Aquí aparece otra de las simplificaciones más frecuentes.
La nueva demanda reclama cantidades construidas sobre la posibilidad de solicitar statutory damages del Copyright Act estadounidense.
El 17 U.S.C. §504(c) permite al titular optar, bajo los presupuestos legales correspondientes, por una indemnización estatutaria de entre 750 y 30.000 dólares por obra.
Cuando el titular demuestra que la infracción fue willful, es decir, dolosa o consciente en el sentido exigido por el Derecho estadounidense, el tribunal puede elevar discrecionalmente la cantidad hasta 150.000 dólares por obra.
U.S. Copyright Office — 17 U.S.C. §504 sobre daños por infracción
Por tanto:
150.000 dólares es un máximo posible, no una tarifa automática por cada libro utilizado.
Hay que acreditar primero una infracción.
Después deben analizarse las concretas obras afectadas, la titularidad, la responsabilidad de cada demandado y el eventual carácter willful de la conducta.
Además, el registro de la obra puede ser decisivo.
El 17 U.S.C. §412 limita los statutory damages y honorarios en determinados supuestos cuando la infracción comenzó antes del registro, salvo las excepciones previstas por la propia disposición.
U.S. Copyright Office — 17 U.S.C. §412 sobre registro y remedios
De ahí que multiplicar:
500 libros × 150.000 dólares = 75 millones
sirva para comprender la estrategia máxima de la reclamación, pero no para predecir automáticamente una futura indemnización.
El caso Anthropic no significa que «todo entrenamiento de IA sea fair use»
Este es probablemente el error más peligroso para extrapolar la sentencia.
Estados Unidos no dispone de una excepción legal denominada:
«AI training exception».
Dispone de la doctrina general del fair use.
Y su aplicación depende de los hechos concretos.
La propia U.S. Copyright Office publicó en mayo de 2025 su informe Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training, explicando que no existe una respuesta binaria para todos los entrenamientos y que factores como la procedencia de las copias, la finalidad del uso, los mercados de licencias y la posible competencia con las obras originales pueden resultar relevantes.
U.S. Copyright Office — Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training
Bartz tampoco es una sentencia del Tribunal Supremo estadounidense ni una decisión del Ninth Circuit que establezca una doctrina general vinculante para todo el país.
Es una resolución de un tribunal federal de distrito.
Y además el procedimiento terminó mediante acuerdo antes de que el núcleo de la cuestión recibiera una revisión completa en apelación.
Por ello, su valor es enorme como orientación jurídica.
Pero no debe convertirse en:
«los tribunales de Estados Unidos han declarado que entrenar IA con obras protegidas es legal».
No lo han hecho.
El verdadero precedente: hay que diseccionar todo el pipeline de entrenamiento
Desde una perspectiva jurídica y de compliance, ésta puede ser la mayor aportación de Bartz.
Un sistema de IA generativa no pasa directamente de:
Internet → entrenamiento.
Existe una cadena técnica.
Las obras se localizan.
Se descargan.
Se copian.
Se almacenan.
Se limpian o transforman.
Se incorporan a datasets.
Se utilizan en diferentes fases de entrenamiento o fine-tuning.
Algunos archivos se conservan.
Otros pueden eliminarse.
Y finalmente el modelo genera outputs.
Cada una de esas fases puede plantear cuestiones jurídicas distintas.
La idea de que una empresa dispone de una defensa aplicable al entrenamiento no significa necesariamente que disponga de la misma defensa para adquirir las copias.
Ésa es precisamente la diferencia que convirtió la biblioteca pirata de Anthropic en un problema jurídico distinto.
¿Qué ocurriría si Anthropic hubiera hecho lo mismo en España?
Aquí la respuesta cambia sustancialmente.
El fair use estadounidense no se aplica en España.
Nuestro sistema parte de los derechos exclusivos establecidos en el Texto Refundido de la Ley de Propiedad Intelectual y de las excepciones y límites expresamente previstos por el legislador.
Los libros están protegidos y su copia afecta al derecho de reproducción
El artículo 10.1.a) TRLPI incluye expresamente entre las obras protegidas los libros, folletos, impresos y demás obras literarias originales.
Texto Refundido de la Ley de Propiedad Intelectual — BOE
Los artículos 17 y siguientes atribuyen al titular los derechos exclusivos de explotación.
Y el artículo 18 comprende dentro del derecho de reproducción la fijación de una obra que permita su comunicación o la obtención de copias.
Por ello, la preparación de un corpus puede implicar actos jurídicamente relevantes antes incluso de que comience el entrenamiento.
Descargar un libro, copiarlo a servidores y crear duplicados no deja de ser jurídicamente relevante porque el objetivo último sea entrenar un modelo.
La pregunta es si existe autorización o si concurre un límite legal.
La minería de textos y datos en España exige acceso legítimo
El punto central se encuentra en el artículo 67 del Real Decreto-ley 24/2021, que transpuso la Directiva sobre derechos de autor en el mercado único digital.
La norma permite realizar sin autorización determinadas reproducciones con fines de minería de textos y datos, pero exige que las obras sean «accesibles de forma legítima».
Artículo 67 del Real Decreto-ley 24/2021 — minería de textos y datos
Además, esa excepción general deja de resultar aplicable cuando los titulares han reservado expresamente el uso de las obras mediante medios adecuados.
El modelo procede del artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790, que contiene igualmente el requisito de acceso legítimo y la posibilidad de reserva de derechos.
Directiva (UE) 2019/790 — artículo 4 sobre minería de textos y datos
Esto crea una diferencia fundamental respecto del litigio estadounidense.
En España no comenzaríamos preguntando:
«¿es fair use descargar estos libros?»
Comenzaríamos preguntando:
«¿existía acceso legítimo y resulta aplicable el límite de minería de textos y datos?»
Una biblioteca pirata como LibGen plantea inmediatamente un problema.
Si el ejemplar se obtiene de una fuente ilícita, resulta especialmente difícil defender que concurre el requisito legal de acceso legítimo.
El opt-out europeo importa mucho más que en el sistema estadounidense
Existe otra diferencia.
El artículo 67.3 español establece que la excepción general de minería de textos y datos no opera cuando los titulares hayan reservado expresamente esos usos.
Esto convierte en jurídicamente relevantes elementos técnicos que hace pocos años apenas aparecían en contratos o estrategias de protección de derechos:
- metadatos
- condiciones de acceso
- protocolos
- automatizados
- reservas
- legibles por máquina
- otros mecanismos adecuados para expresar el opt-out
Para autores y editoriales, el problema ya no consiste únicamente en acreditar que poseen el copyright.
También puede ser importante acreditar cuándo, dónde y técnicamente cómo reservaron los usos de TDM.
El AI Act obliga a respetar el copyright, pero no concede una licencia
A este sistema se suma el Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial.
Su artículo 53.1.c) obliga a los proveedores de modelos de IA de uso general a establecer una política destinada a cumplir el Derecho de la Unión en materia de derechos de autor y, específicamente, a identificar y respetar las reservas formuladas conforme al artículo 4.3 de la Directiva 2019/790.
El apartado 53.1.d) exige además hacer público un resumen suficientemente detallado del contenido utilizado para el entrenamiento.
Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial — EUR-Lex
La Comisión Europea, a través de la Oficina de IA, ha publicado ya la plantilla para los resúmenes públicos de contenido de entrenamiento, cuyo objetivo declarado incluye facilitar a los titulares el ejercicio de sus derechos y la evaluación del respeto a las condiciones de minería de textos y datos.
Pero hay que evitar otra conclusión incorrecta:
transparencia no equivale a autorización.
El AI Act no transforma una copia ilícita en lícita por el simple hecho de declarar de dónde procede.
Tampoco crea una licencia legal universal para entrenar modelos.
Las obligaciones regulatorias de IA y las reglas de copyright se acumulan.
La sentencia de California tampoco determina qué ocurriría ante un tribunal español
Los derechos de autor son territoriales.
El artículo 8.1 del Reglamento Roma II establece, para las obligaciones extracontractuales derivadas de una infracción de Propiedad Intelectual, la aplicación de la ley del país para cuyo territorio se reclama la protección.
Reglamento Roma II — artículo 8 sobre infracciones de Propiedad Intelectual
Por tanto, que un juez de California considere fair use una determinada utilización de libros no significa que esa conducta sea automáticamente lícita en España.
La misma arquitectura técnica puede obtener respuestas diferentes porque cambian:
- la ley aplicable
- las excepciones
- los requisitos de acceso
- las reservas formuladas por los titulares
- los remedios disponibles
En España tampoco existen 150.000 dólares automáticos por obra
El sistema indemnizatorio español es diferente.
El artículo 140 TRLPI permite calcular la indemnización, a elección del perjudicado, atendiendo esencialmente a las consecuencias económicas negativas y beneficios obtenidos por el infractor o a la cantidad que se habría percibido si el infractor hubiera solicitado autorización.
También contempla, en los términos legales, el daño moral y determinados gastos de investigación.
Artículo 140 TRLPI — indemnización por infracción de derechos de autor
España no dispone de un sistema equivalente al máximo estadounidense de 150.000 dólares por obra por infracción dolosa.
En una reclamación española relacionada con entrenamiento de inteligencia artificial, podría resultar especialmente relevante la llamada licencia hipotética:
cuánto habría debido pagar el desarrollador si hubiera solicitado correctamente autorización para realizar aquel uso.
Lo que autores y editoriales pueden aprender del caso Anthropic
El litigio muestra que la defensa de los derechos de autor frente a la IA no debería concentrarse únicamente en intentar demostrar que «mi libro estaba en el entrenamiento».
Resulta mucho más útil reconstruir la cadena completa.
De dónde salió la copia.
Qué dataset la contenía.
Quién lo creó.
Cuándo fue descargada.
Qué derechos estaban reservados.
En qué servidores fue conservada.
Para qué modelos se utilizó.
Y qué outputs pueden relacionarse posteriormente con la obra.
En Europa adquiere además especial importancia la correcta formulación y conservación de las reservas de minería de textos y datos.
Y en cualquier litigio, la prueba técnica puede ser tan importante como el análisis de copyright.
Y las empresas de IA deberían preocuparse tanto por el origen del dataset como por el entrenamiento
Desde la perspectiva del desarrollador, Bartz introduce una lección de compliance extremadamente clara.
No basta con diseñar un argumento jurídico sobre por qué el entrenamiento es transformativo.
También debe existir trazabilidad sobre cómo se adquirió el corpus.
Una política de Propiedad Intelectual para modelos generativos debería poder documentar el origen de cada dataset, sus licencias, las condiciones de acceso, las reservas de derechos detectadas y la política de conservación o destrucción.
El caso Anthropic demuestra por qué esta diferencia importa.
La defensa sobre el entrenamiento fue favorable.
El problema de las copias piratas permaneció.
Y ese riesgo terminó formando parte de un acuerdo económico de 1.500 millones de dólares.
¿Anthropic ha demostrado entonces que se puede entrenar legalmente con libros protegidos?
Solo podemos responder:
en determinadas circunstancias y bajo Derecho estadounidense, un tribunal de distrito ha considerado que determinadas copias utilizadas para entrenamiento podían constituir fair use.
No más.
Bartz no autoriza a descargar cualquier libro de Internet.
No convierte LibGen en una fuente legítima.
No resuelve el problema de outputs que reproduzcan obras.
No establece una licencia gratuita para todos los modelos.
No crea una excepción europea.
Y tampoco obliga a los tribunales españoles.
Ésta es precisamente la razón por la que el caso resulta tan importante.
No ofrece una respuesta binaria.
Ofrece una metodología.
Separar adquisición, copia, almacenamiento, entrenamiento y output.
Cada fase debe poder justificarse.
La nueva demanda de 75 millones demuestra que el acuerdo no cerró el problema
El acuerdo de Bartz resuelve un enorme volumen de reclamaciones.
Pero no ha terminado con los litigios.
La nueva acción Shakespeare et al. v. Anthropic demuestra que quienes quedaron fuera del acuerdo pueden intentar obtener cantidades muy superiores por cada obra, aunque todavía deberán demostrar los presupuestos necesarios para obtenerlas.
Además, el dossier actualizado a 28 de agosto identifica dos avisos de apelación presentados los días 18 y 19 de agosto relativos esencialmente a la distribución de honorarios profesionales, sin identificar hasta esa fecha una apelación sobre el fondo del fair use por Anthropic o la clase.
El debate jurídico sobre inteligencia artificial y copyright continúa, por tanto, abierto.
Y la próxima gran cuestión probablemente no será únicamente si un desarrollador puede analizar estadísticamente una obra.
Será:
¿de dónde obtuvo la copia que necesitaba para hacerlo y qué derecho tenía a conservarla?
Conclusión: la procedencia del dataset puede ser tan importante como el entrenamiento
El caso Anthropic contiene dos resultados que parecen contradictorios solo si consideramos el desarrollo de una IA como un único acto.
Por un lado, un tribunal consideró fair use el uso de determinados libros para entrenar los modelos en las circunstancias examinadas.
Por otro, negó que la misma doctrina justificara crear una biblioteca digital permanente mediante millones de copias obtenidas de fuentes piratas.
Posteriormente, Anthropic alcanzó un acuerdo de 1.500 millones de dólares, aprobado definitivamente por el tribunal, respecto de reclamaciones vinculadas a esas copias y a una lista cerrada de 482.460 obras.
La lección para la industria de la inteligencia artificial es especialmente clara:
un uso tecnológicamente transformativo no convierte automáticamente en lícita la copia de origen.
En España y la Unión Europea la conclusión cobra todavía mayor importancia.
El límite general de minería de textos y datos exige acceso legítimo, admite la reserva de derechos y ahora convive con las obligaciones de transparencia y cumplimiento del artículo 53 del Reglamento de IA.
Por ello, para cualquier empresa que desarrolle o utilice modelos generativos, la pregunta jurídica ya no debería ser únicamente:
«¿puedo entrenar con este contenido?»
Antes debe responder otra:
«¿cómo he obtenido legalmente la copia que quiero utilizar para entrenar?»
Para asesoramiento sobre utilización de contenidos por sistemas de inteligencia artificial, infracción, licencias y defensa de autores y titulares, puede consultarse nuestro servicio de Derechos de Autor y Copyright — Intelectual Abogados.
También puede ampliarse el contexto estadounidense en nuestro análisis sobre las demandas contra OpenAI, Meta y Google y los límites del copyright aplicado a la inteligencia artificial.
Preguntas frecuentes sobre Anthropic, IA y derechos de autor
¿Anthropic ha sido condenada a pagar 1.500 millones de dólares?
No exactamente. Anthropic alcanzó un acuerdo colectivo por 1.500 millones de dólares y el tribunal lo aprobó definitivamente el 20 de julio de 2026. No es una indemnización fijada por un jurado después de declarar ilícito todo el entrenamiento de Claude.
¿El juez declaró legal entrenar inteligencia artificial con libros protegidos?
El juez consideró que el uso de los libros para entrenar los modelos de Anthropic constituía fair use en las circunstancias concretas analizadas. Esa decisión no establece que cualquier entrenamiento con cualquier obra y obtenida de cualquier fuente sea siempre lícito.
¿Por qué Anthropic debe pagar si el entrenamiento fue fair use?
Porque el tribunal diferenció el entrenamiento de otra conducta: la adquisición y conservación de millones de copias procedentes de bibliotecas piratas para construir una biblioteca digital general. El eventual carácter transformativo del entrenamiento no justificaba automáticamente aquella adquisición.
¿Cuántos libros están incluidos en el acuerdo?
La Works List definitiva contiene 482.460 obras. A 16 de abril de 2026 se habían reclamado 440.490, el 91,3 % del listado.
¿Cada autor cobrará 3.000 dólares por libro?
No necesariamente. La resolución habla de aproximadamente 3.000 dólares por obra antes de determinados honorarios, gastos y procesos de distribución. Además, una obra puede tener distintos titulares legales y beneficiarios de los derechos.
¿Los nuevos autores pueden cobrar 150.000 dólares por cada libro?
Es el máximo que puede llegar a concederse bajo el §504(c) cuando se acredita una infracción willful. No es automático y existen además requisitos relativos, entre otras cuestiones, al registro de las obras.
¿En España una empresa puede entrenar IA con cualquier contenido disponible en Internet?
No. El artículo 67 del Real Decreto-ley 24/2021 exige que las obras utilizadas para minería de textos y datos sean accesibles de forma legítima y permite a los titulares reservar expresamente esos usos. Una obra disponible en una web pirata no se convierte en una fuente de acceso legítimo por el mero hecho de poder descargarse.
¿El AI Act permite entrenar modelos con obras protegidas?
El Reglamento de IA no concede una licencia de copyright. Su artículo 53 obliga a determinados proveedores de modelos de IA de uso general a adoptar políticas de cumplimiento del Derecho de autor, respetar reservas TDM y publicar un resumen suficientemente detallado del contenido empleado para entrenamiento.
Fuentes oficiales, resoluciones y normativa para enlazar en el artículo
Como resoluciones judiciales principales, utilizaría directamente la Order on Fair Use de 23 de junio de 2025 en Bartz v. Anthropic y la Order Granting Final Approval of Class Action Settlement de 20 de julio de 2026. El portal del administrador judicial permite además consultar conjuntamente el acuerdo, la lista de documentos, la resolución sobre fair use, la certificación de clase y la aprobación final.
Portal documental del Anthropic Copyright Settlement
Para Derecho estadounidense, las fuentes institucionales fundamentales son el 17 U.S.C. §107 sobre Fair Use — U.S. Copyright Office, el 17 U.S.C. §504 sobre daños e indemnizaciones y el 17 U.S.C. §412 sobre los efectos del registro en determinados remedios.
Resulta especialmente relevante el informe institucional de la U.S. Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training, que confirma que el análisis jurídico del entrenamiento generativo no debe reducirse a una regla universal de fair use.
Para España, la referencia central es el Texto Refundido de la Ley de Propiedad Intelectual — BOE, especialmente sus artículos 10, 17, 18, 138 y 140, junto con el artículo 67 del Real Decreto-ley 24/2021 sobre minería de textos y datos.
En la Unión Europea, deben enlazarse el artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790 sobre minería de textos y datos, el Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial, especialmente su artículo 53, y la plantilla oficial de la Comisión Europea para el resumen público del contenido de entrenamiento de modelos GPAI.
Finalmente, para explicar por qué una decisión californiana no determina automáticamente el resultado en España, debe incluirse el artículo 8 del Reglamento Roma II — lex loci protectionis.
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