Por Redacción Pangea IA · 30 de septiembre de 2026
Un tribunal federal de apelación de Estados Unidos ha confirmado que Ross Intelligence no podía ampararse en el «uso justo» para copiar resúmenes jurídicos de Westlaw y emplearlos en el desarrollo de un buscador con inteligencia artificial. Es una decisión importante para el debate sobre los datos de entrenamiento, pero no convierte automáticamente en ilegal cualquier aprendizaje de modelos con obras protegidas.
La resolución se conoció el 29 de septiembre de 2026. El Tribunal de Apelaciones del Tercer Circuito mantuvo la victoria obtenida por Thomson Reuters frente a su antigua competidora Ross Intelligence, según informó Reuters a las 17:31 UTC. Es la primera vez que un tribunal federal estadounidense de apelación aborda directamente una defensa de fair use —uso justo— en un litigio relacionado con entrenamiento de inteligencia artificial.
La novedad debe interpretarse con cautela. La motivación completa del tribunal permanece sellada y el caso trata de unos materiales muy concretos: los headnotes de Westlaw, resúmenes de decisiones judiciales redactados por editores jurídicos. Ross creó un producto que competía en el mismo mercado de investigación legal. Además, su sistema no era un gran modelo generativo comparable a ChatGPT, Claude o Gemini.
Qué ha decidido el tribunal
| Aspecto | Qué sabemos |
|---|---|
| Tribunal | Tribunal de Apelaciones del Tercer Circuito de Estados Unidos |
| Partes | Thomson Reuters y West Publishing contra Ross Intelligence |
| Material discutido | Resúmenes jurídicos editoriales de Westlaw |
| Uso realizado | Datos empleados para desarrollar un buscador jurídico con IA que competía con Westlaw |
| Resultado | Se mantiene el rechazo de la defensa de uso justo de Ross |
| Límite conocido | La fundamentación de la apelación sigue sellada |
Thomson Reuters demandó a Ross en 2020. La acusación sostenía que la empresa había recurrido a un tercero para obtener miles de memorandos derivados de los resúmenes de Westlaw y utilizarlos como datos para construir su herramienta. Ross defendía que su empleo del material era transformador y, por tanto, estaba protegido por la doctrina estadounidense del uso justo.
En febrero de 2025, el juez Stephanos Bibas resolvió que la defensa no prosperaba. Consideró especialmente relevantes el propósito comercial, la falta de una transformación suficiente y el efecto sobre un mercado en el que el nuevo producto competía con la fuente utilizada. El litigio siguió adelante y el Tercer Circuito aceptó estudiar anticipadamente la cuestión por su creciente importancia para la inteligencia artificial.
La apelación, identificada con el número 25-2153, se argumentó oralmente el 11 de junio de 2026. La resolución ahora conocida confirma el resultado favorable a Thomson Reuters. Sin embargo, mientras el razonamiento continúe sellado, no es posible saber si los jueces adoptaron todo el análisis del tribunal inferior o una justificación más limitada. Presentarla como una prohibición general del entrenamiento con contenido protegido iría más allá de lo que se ha publicado.
Por qué el caso es importante para la IA
La mayoría de los grandes modelos se desarrolla procesando enormes conjuntos de textos, imágenes, audio o código. Parte de ese material puede estar protegido por derechos de autor. Las empresas tecnológicas sostienen con frecuencia que el aprendizaje estadístico es transformador: el modelo no funcionaría como un archivo convencional, sino que extraería patrones para generar resultados nuevos.
Autores, editoriales, medios y propietarios de bases de datos responden que el entrenamiento exige realizar copias y puede dar lugar a productos que sustituyan o debiliten el mercado de las obras originales. La Oficina de Copyright de Estados Unidos ha señalado que el uso justo debe analizarse caso por caso. Importan el origen de los datos, el propósito del uso, la cantidad copiada, las características de la obra, el funcionamiento del modelo y el efecto económico sobre mercados actuales o razonablemente previsibles.
El litigio de Westlaw pone el foco precisamente en la competencia. Ross no se limitó a estudiar jurisprudencia de dominio público: empleó contenido editorial que Thomson Reuters vende como parte de un servicio jurídico y creó una alternativa para el mismo tipo de cliente. Esa proximidad entre fuente, producto y mercado reduce el margen de una defensa basada en la transformación.
Pangea IA ya analizó una disputa distinta en la demanda de Sony y Warner contra Anthropic por el uso de canciones. La nueva resolución no decide ese procedimiento ni otros pleitos contra OpenAI, Microsoft o Meta, pero ofrece a los titulares de derechos un precedente de apelación favorable cuando el material copiado contribuye a crear un competidor directo.
Lo que la sentencia no demuestra
- No declara ilegal todo entrenamiento de inteligencia artificial con obras protegidas.
- No resuelve si los grandes modelos generativos realizan un uso transformador.
- No establece una regla vinculante para todos los tribunales de Estados Unidos.
- No decide cómo deben tratarse las salidas que reproducen fragmentos de una obra.
- No sustituye las normas europeas sobre minería de textos y datos, transparencia y reserva de derechos.
El Tercer Circuito tiene jurisdicción federal de apelación sobre Delaware, Nueva Jersey, Pensilvania y las Islas Vírgenes estadounidenses. Sus decisiones pueden resultar persuasivas en otros lugares, pero no equivalen a una sentencia del Tribunal Supremo. Además, el carácter sellado de la fundamentación limita por ahora su utilidad para comparar los hechos de otros casos.
También existe una diferencia técnica decisiva. Ross desarrollaba un motor de investigación jurídica, no un modelo fundacional generalista entrenado con millones o miles de millones de documentos para producir lenguaje. Esa distinción no vuelve irrelevante el caso, pero impide trasladar automáticamente su resultado a cualquier sistema generativo.
Qué cambia para empresas que crean o compran IA
Para una empresa que entrena o ajusta modelos, la procedencia de los datos deja de ser una cuestión secundaria. Un conjunto obtenido de un competidor, una base de datos de pago o contenido sujeto a condiciones contractuales puede concentrar varios riesgos a la vez: copyright, incumplimiento contractual, secreto empresarial y competencia desleal.
Los responsables de producto deberían conservar un inventario de fuentes, licencias, permisos y exclusiones; separar el material de dominio público del contenido editorial añadido; registrar cómo se obtuvo cada conjunto; y comprobar si el sistema puede reconstruir fragmentos relevantes. También conviene analizar si el producto final sustituye al mercado del que proceden los datos. No basta con afirmar de forma genérica que «la IA aprende como una persona».
Para quienes compran una solución, el riesgo no desaparece porque el entrenamiento lo haya realizado un proveedor. Los contratos empresariales deberían aclarar la procedencia de los datos, las garantías de no infracción, la respuesta ante reclamaciones y los límites de indemnización. Nuestra información sobre las garantías de datos exigidas por NVIDIA y Palantir muestra por qué la trazabilidad se está convirtiendo en un criterio de compra, no solo en una cuestión técnica.
Qué significa para autores, medios y propietarios de datos
La decisión refuerza la posición de quienes pueden demostrar tres elementos: una obra protegida identificable, copias utilizadas durante el desarrollo y un daño o sustitución en un mercado concreto. También aumenta el valor de documentar la autoría editorial, las licencias ofrecidas y las reservas de derechos.
No obstante, ganar un litigio exige más que detectar que un modelo conoce un tema. Los hechos, las leyes y las sentencias judiciales no quedan protegidos del mismo modo que una selección o redacción original. En el caso de Westlaw, el núcleo eran los resúmenes elaborados por abogados, no el texto público de las resoluciones judiciales. Esa diferencia ayuda a explicar por qué la documentación precisa resulta esencial.
La situación en España y la Unión Europea
La doctrina estadounidense del uso justo no se aplica directamente en España. La Unión Europea cuenta con excepciones específicas para minería de textos y datos. La Directiva 2019/790 permite determinadas reproducciones y extracciones sobre obras a las que se accede legalmente, pero contempla que los titulares reserven sus derechos de manera adecuada para usos generales.
Además, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial exige a los proveedores de modelos de propósito general implantar una política para cumplir la legislación europea de copyright y publicar un resumen suficientemente detallado del contenido usado en el entrenamiento. La Comisión ha creado una plantilla común para esa transparencia. Esas obligaciones no conceden por sí solas una licencia ni resuelven todos los conflictos, pero facilitan que los titulares conozcan mejor qué categorías de datos se han empleado.
Por tanto, una empresa española no debería copiar la conclusión estadounidense ni asumir que cumplir el AI Act soluciona automáticamente los derechos de autor. Debe revisar el acceso lícito, las reservas de derechos, las licencias y la normativa nacional que transpone la directiva. Este análisis es informativo y no sustituye el asesoramiento jurídico para un proyecto concreto.
Conclusión: un precedente relevante, no una respuesta definitiva
La victoria de Thomson Reuters eleva el riesgo de utilizar contenido editorial protegido para crear un producto de IA que compita con su fuente. También demuestra que los tribunales no aceptarán la etiqueta «entrenamiento» como una justificación automática. El propósito, la transformación y el efecto sobre el mercado siguen siendo decisivos.
Pero la resolución no cierra el debate sobre los grandes modelos generativos. Faltan la fundamentación pública del Tercer Circuito y decisiones sobre sistemas, datos y mercados diferentes. La enseñanza práctica es más sobria: desarrolladores y empresas necesitan saber qué datos usan, con qué permiso y para competir con quién. Cuanto más se parezca el nuevo producto a la fuente copiada, más difícil será defender que el uso carece de consecuencias económicas.
Lecturas relacionadas
- Sony y Warner demandan a Anthropic por usar canciones
- NVIDIA y Palantir exigen más garantías sobre los datos
- Snorkel AI triplica su valoración: los datos mandan
Fuentes consultadas
- Reuters: el tribunal de apelación confirma la victoria de Thomson Reuters, publicado el 29 de septiembre de 2026.
- Expediente 25-2153 del Tribunal de Apelaciones del Tercer Circuito.
- Resolución del Tribunal de Distrito de Delaware sobre infracción y uso justo, 11 de febrero de 2025.
- Oficina de Copyright de Estados Unidos: informe sobre IA y entrenamiento generativo.
- Comisión Europea: obligaciones de los modelos de propósito general.
- Directiva europea 2019/790 sobre derechos de autor y minería de textos y datos.
Fuentes consultadas el 30 de septiembre de 2026. La fundamentación completa de la resolución de apelación permanecía sellada en el momento de publicar esta entrada.
Deja una respuesta