El Landgericht München I ha condenado en primera instancia a Suno en uno de los procedimientos europeos más relevantes hasta la fecha sobre inteligencia artificial generativa, música y derechos de autor.
En su sentencia de 31 de julio de 2026, asunto 42 O 763/25, la 42.ª Sala Civil considera que determinadas composiciones utilizadas durante el desarrollo de los modelos de Suno quedaron «memorizadas» de forma jurídicamente relevante en el sistema y podían volver a aparecer de manera reconocible en las canciones generadas. Para el tribunal, esa memorización constituye una reproducción de las obras dentro del propio modelo y no queda amparada, en las circunstancias examinadas, por la excepción de minería de textos y datos.
Sin embargo, la sentencia no declara ilegal todo entrenamiento de inteligencia artificial con obras protegidas. Al contrario: reconoce expresamente que determinadas reproducciones realizadas para preparar un corpus de entrenamiento pueden entrar en el ámbito del text and data mining o TDM. El problema aparece cuando, según el tribunal, el modelo deja de limitarse a extraer información, patrones o correlaciones y conserva expresión creativa protegida que posteriormente puede volver a reproducirse.
La resolución íntegra puede consultarse en Gesetze Bayern – Landgericht München I, 42 O 763/25, sentencia de 31 de julio de 2026 y el propio tribunal publicó una nota de prensa oficial sobre GEMA v. Suno.
Índice de contenidos
¿Qué ha ocurrido en el caso GEMA contra Suno?
GEMA, entidad alemana de gestión colectiva de derechos de autor, demandó a Suno Inc., compañía estadounidense que ofrece un sistema capaz de generar canciones mediante inteligencia artificial a partir de instrucciones introducidas por sus usuarios.
El procedimiento se centró en seis composiciones: Atemlos durch die Nacht, Daddy Cool, Rasputin, Big in Japan, Forever Young y el estribillo de Mambo No. 5 (A Little Bit of…). El tribunal confirma además que las seis obras habían formado parte del entrenamiento de los modelos litigiosos.
Conviene hacer aquí dos precisiones.
La primera es que las letras de las canciones no eran objeto de este procedimiento. Así lo especifica expresamente el Landgericht München I.
La segunda es que el litigio tampoco gira principalmente alrededor de los derechos sobre los fonogramas o masters originales. Lo que GEMA ejercita son derechos sobre las composiciones musicales. Las grabaciones servían, entre otras funciones, para acreditar y comparar la música utilizada y los resultados producidos.
Esto diferencia el asunto Suno del anterior litigio GEMA v. OpenAI, en el que el mismo tribunal examinó la memorización y reproducción de letras de canciones en modelos lingüísticos. La resolución de ese procedimiento, 42 O 14139/24, de 11 de noviembre de 2025, puede consultarse en la nota oficial del Landgericht München I sobre GEMA v. OpenAI.
Entrenamiento, modelo y output: tres problemas jurídicos diferentes
Una de las virtudes de la sentencia es que no trata el funcionamiento de una IA generativa como si fuese un único acto jurídico.
El tribunal distingue esencialmente tres momentos.
Primero, las reproducciones de las obras realizadas para obtener, preparar y utilizar los datos durante el entrenamiento de los modelos en Estados Unidos.
Segundo, la eventual memorización o reproducción de las composiciones dentro de los parámetros o estructuras de datos de los modelos v3.5 y v4 utilizados posteriormente en Alemania.
Y tercero, los outputs, es decir, las nuevas canciones producidas mediante Suno en las que reaparecían elementos protegidos de las composiciones originales.
La distinción es fundamental porque cada fase plantea preguntas diferentes sobre reproducción, TDM, fair use, comunicación al público, responsabilidad y ley aplicable.
¿Qué significa que una IA «memorice» una canción?
Este es probablemente el aspecto con mayor trascendencia futura.
¿Puede existir una reproducción aunque la canción no esté almacenada como archivo?
Suno sostuvo que el modelo no almacenaba las canciones como archivos de audio tradicionales. Sus parámetros contendrían patrones estadísticos y relaciones aprendidas durante el entrenamiento.
El tribunal no consideró que esa diferencia técnica resolviera por sí sola la cuestión jurídica.
Según la sentencia, no resulta imprescindible localizar un «MP3 escondido» dentro de las weights. Lo relevante es determinar si la obra ha quedado incorporada al modelo de forma suficientemente estable como para poder volver a hacerse perceptible mediante medios técnicos.
La Sala concluye que, en este caso, podía demostrarse la memorización comparando las obras que indiscutidamente habían estado presentes en los datos de entrenamiento con determinados outputs generados por el sistema. La capacidad de volver a producir elementos reconocibles de esas composiciones sirvió como elemento probatorio para concluir que existía una reproducción en el modelo.
La reproducción dentro del modelo según el §16 UrhG y el artículo 2 de la Directiva 2001/29
Jurídicamente, la Sala encuadra esa fijación en el derecho de reproducción del §16 UrhG, interpretado conforme al artículo 2 de la Directiva 2001/29/CE, que protege frente a reproducciones directas o indirectas, temporales o permanentes, realizadas por cualquier medio y en cualquier forma.
Puede consultarse el régimen europeo directamente en EUR-Lex – Directiva 2001/29/CE, artículos 2 y 3.
¿Cómo consiguió GEMA demostrar la memorización?
La metodología probatoria es importante porque matiza considerablemente algunos titulares sobre el caso.
GEMA no se limitó a introducir un prompt genérico como «haz una canción disco» y esperar que Suno generase espontáneamente Daddy Cool.
En las pruebas se utilizaron elementos como la letra original, el título y una indicación de estilo o género, pero no se proporcionaron al sistema instrucciones sobre la melodía concreta, los acordes, la sucesión de notas, la armonía o el arreglo que debía reproducir.
También hubo reiteración.
Los 338 prompts utilizados para probar la reproducción de las canciones
El procedimiento refleja 338 prompts relacionados con las seis obras litigiosas: 176 para Atemlos durch die Nacht, 14 para Daddy Cool, 8 para Rasputin, 124 para Big in Japan, 12 para Forever Young y 4 para Mambo No. 5.
Suno alegó precisamente que GEMA había provocado los resultados mediante prompts altamente contextualizados.
¿Puede un output similar demostrar que la obra está memorizada en el modelo?
La Sala rechazó esa interpretación. Consideró que, pese a contener letra, título y referencias de estilo, las instrucciones permanecían abiertas respecto de la creación estrictamente musical y no determinaban la concreta melodía, armonía o construcción musical que posteriormente aparecía en los outputs.
Este punto probablemente será uno de los más discutibles si el asunto llega a una instancia superior: hasta qué punto la semejanza del output permite inferir que la obra está jurídicamente reproducida dentro de los parámetros del modelo.
¿Ha dicho el tribunal que entrenar una IA con música protegida es ilegal?
No.
Y este matiz debería quedar muy claro en cualquier análisis jurídico de la sentencia.
El artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790, conocida como Directiva DSM, establece una excepción o limitación para determinadas reproducciones y extracciones de obras accesibles lícitamente realizadas con fines de minería de textos y datos.
La norma permite además que los titulares reserven expresamente esos usos. Cuando el contenido está disponible públicamente en Internet, la reserva puede realizarse mediante medios legibles por máquina.
El texto oficial puede consultarse en EUR-Lex – Directiva (UE) 2019/790, artículo 4 sobre minería de textos y datos.
Lo especialmente relevante es que el propio Landgericht München I reconoce que el artículo 4 DSM y el §44b UrhG pueden aplicarse al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
La sentencia afirma que las reproducciones destinadas a preparar el corpus de entrenamiento pueden estar comprendidas en la excepción.
Por tanto, no establece:
entrenamiento de IA + copyright = infracción.
Su razonamiento es más específico.
TDM y entrenamiento de IA: extraer información no es lo mismo que conservar la obra
Para la Sala, el TDM tiene como finalidad obtener información, incluidos patrones, tendencias y correlaciones.
¿Qué permite el artículo 4 de la Directiva DSM?
Durante ese proceso pueden ser necesarias copias preparatorias: digitalización, conversión de formatos, normalización, almacenamiento técnico o preparación del corpus. La sentencia admite que ese tipo de reproducciones puede entrar en el artículo 4 DSM.
La conclusión cambia cuando la propia composición queda, según el tribunal, incorporada al modelo de modo reproducible.
¿Cuándo puede la memorización quedar fuera de la excepción de TDM?
La Sala sostiene que en ese momento ya no se está simplemente extrayendo información de la obra: parte de la expresión creativa ha pasado al propio producto tecnológico resultante.
Por eso la sentencia formula una frontera de enorme interés para la IA generativa:
extracción de patrones o información → potencialmente TDM; memorización de contenido creativo reproducible → reproducción que puede quedar fuera del TDM.
El precedente LAION: por qué Suno no prohíbe todo entrenamiento de IA
Existe una sentencia alemana anterior que ayuda mucho a entender el alcance del fallo.
El Hanseatisches Oberlandesgericht Hamburg, en su sentencia de 10 de diciembre de 2025, asunto 5 U 104/24 – LAION, admitió la aplicación de la excepción de minería de textos y datos a determinadas reproducciones de una fotografía realizadas durante la elaboración de un dataset destinado potencialmente al entrenamiento de inteligencia artificial.
La propia sentencia Suno cita expresamente LAION al afirmar que el §44b UrhG y el artículo 4 DSM pueden alcanzar reproducciones destinadas a preparar el corpus de entrenamiento.
Puede consultarse la información oficial del OLG Hamburg sobre la sentencia LAION, 5 U 104/24.
Los dos asuntos son compatibles si se distingue correctamente entre preparar y analizar datos y conservar posteriormente contenido protegido reproducible dentro del modelo.
El acceso lícito a las obras: el problema del stream-ripping desde YouTube
La Directiva DSM exige que las obras utilizadas bajo el artículo 4 sean accesibles legítimamente.
Y en este procedimiento aparece un hecho especialmente relevante.
El Landgericht München I considera acreditado que Suno utilizó técnicas de stream-ripping para extraer las obras desde YouTube y que, al hacerlo, sorteó el denominado Rolling Cipher, una medida tecnológica utilizada para impedir determinadas descargas de los contenidos.
Para el tribunal, tener la posibilidad de escuchar legalmente una canción mediante YouTube no equivale a disponer de autorización para superar una medida técnica y descargar el archivo con otra finalidad.
La Sala concluyó por ello que, respecto de las obras litigiosas, tampoco concurría el requisito de acceso lícito exigido para acogerse al §44b UrhG.
Esta circunstancia debe evitar que la sentencia se extrapole automáticamente a cualquier supuesto de entrenamiento con contenidos obtenidos de fuentes lícitas.
¿Por qué el tribunal alemán aplicó Derecho estadounidense al entrenamiento?
La dimensión internacional es otro de los elementos singulares del procedimiento.
Las reproducciones relacionadas con el entrenamiento se habían realizado en Estados Unidos.
El Landgericht no aplicó simplemente el Derecho alemán de copyright de forma extraterritorial. Para esas reproducciones analizó la posible infracción conforme al Derecho estadounidense.
El artículo 8 del Reglamento Roma II y la ley aplicable al copyright
La lógica enlaza con el artículo 8 del Reglamento Roma II, que establece como regla general para las infracciones de Propiedad Intelectual la aplicación de la ley del país para cuyo territorio se reclama protección.
El texto oficial puede consultarse en EUR-Lex – Reglamento Roma II, artículo 8 sobre infracciones de Propiedad Intelectual.
Entrenamiento en Estados Unidos y explotación del modelo en Alemania
La estructura de la sentencia es, por tanto, especialmente interesante:
reproducciones y explotaciones en Alemania → Derecho alemán armonizado por el Derecho de la Unión;
reproducciones de entrenamiento realizadas en Estados Unidos → copyright estadounidense.
¿Consideró el tribunal que entrenar Suno era fair use?
No en este caso.
La Sala tuvo que analizar la doctrina estadounidense del fair use, codificada en el 17 U.S.C. §107.
La norma obliga a valorar cuatro grandes factores: finalidad y carácter del uso; naturaleza de la obra; cantidad y sustancialidad utilizada; y efecto sobre el mercado potencial o valor de la obra.
Puede consultarse directamente en U.S. Copyright Office – Copyright Act, Title 17, §107 Fair Use.
El tribunal concluyó que el entrenamiento concreto de Suno con estas composiciones no quedaba justificado mediante fair use. Entre los elementos considerados figuraban el carácter comercial del servicio, la existencia de outputs sustancialmente similares, el efecto sustitutivo que podían producir y la forma en la que se habían obtenido los materiales mediante elusión del Rolling Cipher.
La sentencia no afirma, sin embargo, que ningún entrenamiento de IA pueda ser fair use en Estados Unidos.
Bartz v. Anthropic y Kadrey v. Meta: por qué Suno era diferente
La propia sentencia alemana examina dos decisiones estadounidenses de 2025 especialmente relevantes: Bartz v. Anthropic y Kadrey v. Meta.
En Bartz, determinadas copias de libros empleadas para el entrenamiento fueron consideradas fair use. El tribunal estadounidense destacó, no obstante, que los outputs no reproducían los libros y señaló expresamente que la situación podría ser distinta si existiesen outputs infractores.
En Kadrey, el tribunal también apreció fair use en el contexto examinado y dio especial importancia a que el modelo no proporcionaba al público partes sustanciales de los libros de los demandantes.
El Landgericht München I consideró que Suno presentaba precisamente la circunstancia que faltaba en esos procedimientos: los datos de entrenamiento reaparecían sustancialmente en los outputs.
El U.S. Copyright Office Fair Use Index incluye actualmente tanto Bartz v. Anthropic como Kadrey v. Meta entre su jurisprudencia sobre fair use.
¿Cuándo una canción generada por IA infringe una obra anterior?
El tribunal tuvo que comprobar también si los outputs incorporaban realmente expresión protegida de las composiciones de GEMA.
Para ello se apoyó, entre otras fuentes, en la reciente jurisprudencia del Tribunal de Justicia sobre el alcance del derecho de reproducción.
En los asuntos acumulados C-580/23 y C-795/23, Mio y otros, sentencia de 4 de diciembre de 2025, el TJUE reiteró que la infracción debe analizarse atendiendo a si los elementos creativos que reflejan las elecciones libres del autor permanecen reconocibles en el objeto posterior.
La resolución oficial está disponible en CURIA – asuntos acumulados C-580/23 y C-795/23, Mio y otros.
El Landgericht aplicó ese criterio a elementos musicales como melodía, armonía, ritmo, estructura y arreglo.
Para cinco de las composiciones consideró que las melodías y composiciones habían sido incorporadas en una medida que no dejaba dudas sobre su reconocibilidad. Respecto de Daddy Cool, también apreció la presencia reconocible de elementos originales de la obra.
La comparación jurídica, por tanto, no se limitó a preguntar si las dos canciones producían una impresión general parecida.
La cuestión era si la obra generada incorporaba elementos creativos protegidos y reconocibles de la composición anterior.
¿Es responsable Suno o el usuario que introduce el prompt?
Suno alegó también que las canciones se generaban como consecuencia de las instrucciones proporcionadas por los usuarios.
El tribunal no aceptó desplazar de ese modo la responsabilidad en los hechos examinados.
El papel del prompt en la imputación del output infractor
La Sala consideró que Suno era responsable de los datos de entrenamiento, la arquitectura y el entrenamiento de los modelos y que las instrucciones utilizadas por GEMA eran suficientemente abiertas respecto de los elementos musicales cuya reproducción terminó produciéndose.
En otras palabras, que el usuario active el proceso mediante un prompt no significa necesariamente que sea él quien determine materialmente la concreta reproducción infractora.
Es una conclusión relevante más allá de la música, porque entra directamente en el debate sobre la imputación de los outputs producidos por sistemas generativos.
¿Protege a Suno el «safe harbour» del Digital Services Act?
Tampoco en este supuesto.
Suno invocó el régimen del artículo 6 del Digital Services Act, que limita en determinadas circunstancias la responsabilidad de los servicios que almacenan información proporcionada por sus usuarios.
El texto oficial puede consultarse en EUR-Lex – Reglamento (UE) 2022/2065, artículo 6 sobre servicios de alojamiento.
Por qué el tribunal consideró que Suno desempeñaba un papel activo
El tribunal entendió que el supuesto litigioso no consistía en que Suno almacenase pasivamente un archivo que un tercero había subido a la plataforma.
Consideró que respecto de los outputs la compañía desempeñaba un papel activo y que el material generado debía diferenciarse de la mera información ajena almacenada pasivamente por un prestador de hosting. Por ello rechazó la aplicación del artículo 6 DSA.
¿Hubo comunicación al público de las canciones generadas por Suno?
GEMA sostuvo inicialmente que existía una puesta a disposición del público.
Por qué el tribunal rechazó la «puesta a disposición del público»
El tribunal no acogió exactamente esa modalidad.
Para que exista puesta a disposición en el sentido clásico del artículo 3 de la Directiva 2001/29, el público debe poder acceder a la obra desde el lugar y en el momento que elija.
Sin embargo, para algunos de los resultados litigiosos hicieron falta múltiples repeticiones del mismo prompt. Llegaron a ser necesarias hasta 176 ejecuciones en uno de los supuestos.
El tribunal consideró que ello impedía afirmar que el usuario pudiera solicitar exactamente esa concreta composición y obtenerla cuando quisiera. Rechazó por ello la modalidad específica de puesta a disposición, aunque sí apreció una comunicación al público en sentido más amplio bajo el Derecho alemán.
Es uno de esos detalles que muestran por qué el fallo es bastante más sofisticado que el titular «Suno infringe copyright».
¿Qué ha condenado exactamente el tribunal a Suno?
El Landgericht München I estimó en buena medida las pretensiones de GEMA y ordenó el cese de diferentes actos de reproducción y explotación relacionados con las seis composiciones.
El fallo contempla asimismo obligaciones de información sobre la explotación y una declaración de responsabilidad indemnizatoria respecto de Atemlos durch die Nacht, Daddy Cool, Rasputin y el estribillo de Mambo No. 5. La diferente situación de Big in Japan y Forever Young responde a la concreta legitimación de GEMA para ejercitar determinadas pretensiones económicas.
La sentencia permite además que GEMA, una vez firme el fallo y en las condiciones determinadas por el tribunal, publique su parte dispositiva en el Süddeutsche Zeitung a cargo de Suno.
GEMA ha presentado la decisión como un precedente de gran relevancia internacional desde la perspectiva de los titulares. Su posición puede consultarse en el comunicado institucional de GEMA de 31 de julio de 2026. Como parte demandante, naturalmente, su valoración debe diferenciarse del razonamiento independiente contenido en la sentencia.
¿Es firme la sentencia GEMA v. Suno?
Este extremo debe aparecer expresamente en el post.
La propia nota oficial del Landgericht München I señala que la sentencia no es firme.
Suno manifestó tras conocerse el fallo que discrepaba con la decisión y que estudiaría las opciones disponibles, incluida una posible apelación.
A fecha de 24 de agosto de 2026, no he localizado en las fuentes judiciales oficiales consultadas una confirmación suficientemente clara de que esa apelación haya sido ya formalmente registrada.
Por ello, la formulación jurídicamente correcta es:
el Landgericht München I ha condenado a Suno en primera instancia.
No debería afirmarse todavía que la justicia alemana o europea haya resuelto definitivamente la controversia.
¿Qué ocurriría si un caso similar se planteara en España?
España incorporó las excepciones de minería de textos y datos de la Directiva DSM mediante el Real Decreto-ley 24/2021.
La minería de textos y datos en España: artículo 67 del Real Decreto-ley 24/2021
Su artículo 67 establece que no será necesaria autorización del titular para realizar reproducciones de obras y otras prestaciones accesibles legítimamente con fines de minería de textos y datos.
La regla contiene dos requisitos esenciales para este debate: las obras deben ser accesibles de forma legítima y la excepción no se aplica cuando los titulares hayan reservado expresamente estos usos mediante medios de lectura mecánica u otros mecanismos adecuados.
La norma puede consultarse directamente en BOE – Real Decreto-ley 24/2021, artículo 67, Minería de textos y datos.
Acceso legítimo, reserva de derechos y memorización del modelo
Por tanto, ante un supuesto parecido en España habría que analizar sucesivamente si existe un acto sometido al derecho de reproducción, si las obras fueron obtenidas lícitamente, si los titulares habían ejercitado una reserva de derechos válida, si las copias se realizan realmente para TDM y, especialmente a la luz del razonamiento de Múnich, si una vez finalizado el proceso el modelo conserva expresión creativa protegida que pueda volver a reproducirse.
España todavía no tiene una doctrina judicial equivalente a GEMA v. Suno
Después habría que examinar de forma autónoma los outputs.
No existe todavía una sentencia del TJUE que haya establecido con carácter general que la «memorización» de una obra dentro de los parámetros de un modelo constituya necesariamente una reproducción excluida del artículo 4 DSM.
La decisión de Múnich puede ser muy relevante, pero sigue siendo una sentencia nacional de primera instancia.
El AI Act y el copyright: nuevas obligaciones para los modelos de IA de uso general
En 2026 el análisis tampoco debería detenerse en la Directiva DSM.
El Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial introduce obligaciones específicas para los proveedores de modelos de IA de uso general.
El artículo 53 AI Act y el cumplimiento del Derecho de autor
Su artículo 53.1.c) exige establecer directrices destinadas a cumplir el Derecho de la Unión en materia de derechos de autor y derechos afines y, en particular, detectar y respetar las reservas de derechos realizadas conforme al artículo 4.3 DSM.
El artículo 53.1.d) exige además elaborar y publicar un resumen suficientemente detallado del contenido utilizado para el entrenamiento.
Puede consultarse en EUR-Lex – Reglamento (UE) 2024/1689, artículo 53 y obligaciones de los modelos de IA de uso general.
El resumen del contenido utilizado para entrenar modelos de IA
El considerando 106 contiene además una regla territorial especialmente importante: estas obligaciones de copyright alcanzan a los proveedores que introduzcan modelos de IA de uso general en el mercado de la Unión aunque los actos relevantes para el entrenamiento hayan tenido lugar en otra jurisdicción.
Entrenar fuera de la UE no elimina las obligaciones del AI Act
Sin embargo, el considerando 108 advierte de otro límite: el AI Act no modifica las normas sustantivas de Derecho de autor ni convierte a la Oficina de IA en un tribunal encargado de comprobar obra por obra la legalidad de los datasets.
Transparencia regulatoria y licitud del copyright son cuestiones relacionadas, pero distintas.
La verdadera batalla jurídica: ¿un output similar demuestra que la obra está dentro del modelo?
Esta puede terminar siendo la cuestión más importante de la sentencia.
La inferencia probatoria utilizada por el tribunal de Múnich
El tribunal parte de dos elementos probatorios: las composiciones estuvieron presentes en los datos de entrenamiento y, posteriormente, determinados prompts consiguieron generar outputs en los que reaparecían elementos creativos de aquellas obras.
A partir de esa combinación concluye que existía memorización dentro del modelo.
¿Es necesario identificar los parámetros concretos que contienen la obra?
No exige identificar exactamente qué grupo de parámetros codifica cada concreta secuencia musical.
Esta es una inferencia probatoria con enormes consecuencias.
Una futura instancia podría tener que decidir si la posibilidad de recuperar mediante generación un contenido sustancialmente similar demuestra necesariamente que existe una reproducción jurídicamente identificable almacenada en el modelo, o si son necesarias pruebas técnicas adicionales.
La discusión importa muchísimo más que estas seis canciones.
Puede afectar a modelos generativos de texto, imagen, vídeo, software y cualquier otra categoría de obras protegidas.
GEMA v. OpenAI y GEMA v. Suno: hacia una doctrina sobre la «memorización» de obras protegidas
Existe además una clara continuidad entre las dos decisiones dictadas por la 42.ª Sala Civil de Múnich.
En GEMA v. OpenAI, el problema se planteó respecto de letras de canciones que podían reaparecer en respuestas generadas por modelos lingüísticos.
En GEMA v. Suno, el análisis se desplaza a las propias composiciones musicales.
La idea subyacente es semejante:
obra utilizada durante el entrenamiento → contenido recuperable mediante generación → posible memorización → reproducción jurídicamente relevante.
Pero todavía estamos ante el comienzo de esta línea jurisprudencial, no ante su consolidación.
Precisamente por eso, la evolución procesal de los dos asuntos y una eventual intervención futura del Tribunal de Justicia serán especialmente relevantes.
¿Qué enseña GEMA v. Suno a desarrolladores de IA y titulares de derechos?
La sentencia demuestra que el debate sobre IA y derechos de autor ya no puede reducirse a preguntar si una obra estuvo o no dentro de un dataset.
Hay que analizar cómo se obtuvo, qué reproducciones se hicieron, qué legislación resulta aplicable, si existe una excepción o limitación, si hubo reserva de derechos, qué conserva el modelo después del entrenamiento y qué es capaz de producir posteriormente.
Desde la perspectiva del titular, el caso también muestra la importancia de la prueba técnica y jurídica.
GEMA no se limitó a afirmar que Suno había «aprendido» de sus canciones. Construyó un procedimiento probatorio destinado a demostrar que determinadas melodías, armonías, estructuras y otros elementos creativos podían reaparecer en los outputs.
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Conclusión: la sentencia Suno no prohíbe entrenar IA, sino que pone el foco en lo que el modelo conserva
La conclusión más importante de GEMA v. Suno no es que un tribunal haya prohibido utilizar obras protegidas para entrenar inteligencia artificial.
La propia sentencia admite que determinadas copias preparatorias necesarias para TDM pueden quedar comprendidas en el artículo 4 DSM.
Lo novedoso es otro razonamiento:
si el modelo conserva suficiente expresión creativa protegida como para que pueda volver a manifestarse reconociblemente mediante sus outputs, esa memorización puede constituir una reproducción dentro del propio modelo y quedar fuera de la excepción de minería de textos y datos.
A ello se añadieron en este procedimiento circunstancias particularmente desfavorables para Suno: el stream-ripping desde YouTube, la elusión del Rolling Cipher, las similitudes de los outputs y un análisis de fair use que el tribunal consideró contrario a la compañía.
Si este razonamiento sobrevive a futuras instancias, el centro de los litigios de IA generativa puede evolucionar desde la pregunta «¿qué utilizaste para entrenar?» hacia otra aún más compleja:
«¿qué parte de las obras utilizadas sigue jurídicamente presente dentro del modelo después de entrenarlo?»
Preguntas frecuentes sobre Suno, GEMA e inteligencia artificial
¿Ha declarado un tribunal que entrenar una IA con música protegida es ilegal?
No con carácter general. El Landgericht München I reconoce expresamente que el artículo 4 de la Directiva DSM y el §44b UrhG pueden aplicarse a reproducciones realizadas para preparar el corpus de entrenamiento. En Suno consideró, sin embargo, que la memorización posterior de las composiciones dentro del modelo excedía esa finalidad.
¿Qué significa que una inteligencia artificial «memorice» una obra?
En el razonamiento de esta sentencia significa que el sistema no se limita a extraer información o patrones, sino que conserva suficientes elementos del contenido protegido para que puedan volver a aparecer de forma reconocible mediante la generación. El tribunal considera que esa situación puede constituir una reproducción.
¿Puede utilizarse música protegida para minería de textos y datos?
Sí, bajo determinadas condiciones. El artículo 4 de la Directiva 2019/790 permite reproducciones y extracciones de obras accesibles lícitamente para TDM siempre que los titulares no hayan reservado adecuadamente estos usos.
¿Qué ocurre si el titular ha realizado un opt-out?
El artículo 4.3 DSM permite reservar expresamente los usos para minería de textos y datos. Para contenidos disponibles públicamente online, la Directiva contempla medios legibles por máquina como forma adecuada de reserva. España lo transpone en el artículo 67.3 del Real Decreto-ley 24/2021.
¿Puede Suno acogerse al safe harbour de las plataformas?
El tribunal consideró que no respecto de los outputs litigiosos porque entendió que Suno desempeñaba un papel activo en su generación y que no se trataba simplemente de almacenar de forma pasiva información suministrada por los usuarios.
¿La sentencia GEMA v. Suno es definitiva?
No. El Landgericht München I declara expresamente que la sentencia de 31 de julio de 2026 no es firme.
Fuentes oficiales y resoluciones judiciales
- Resolución principal: Landgericht München I, sentencia de 31 de julio de 2026, 42 O 763/25 – texto íntegro.
- Nota oficial del tribunal: Pressemitteilung 16/2026 – GEMA gegen SUNO.
- GEMA: Comunicado institucional sobre la sentencia de 31 de julio de 2026.
- Normativa UE: Directiva 2001/29/CE – reproducción y comunicación al público; Directiva (UE) 2019/790 – artículo 4 TDM; Reglamento Roma II – artículo 8; Digital Services Act – artículo 6; y AI Act – Reglamento (UE) 2024/1689, artículo 53.
- España: BOE – Real Decreto-ley 24/2021, artículo 67 sobre minería de textos y datos.
- Jurisprudencia relacionada: OLG Hamburg, 5 U 104/24 – LAION; TJUE, C-580/23 y C-795/23 – Mio y otros; Landgericht München I, GEMA v. OpenAI, 42 O 14139/24; y U.S. Copyright Office – Fair Use Index, Bartz y Kadrey.
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