¿Es el AI "aprendizaje" o "plagio"? — Editoriales se unen a la demanda contra Google, la vanguardia del derecho de autor se mueve

El momento en que las editoriales "se unieron" a la batalla, la disputa sobre el entrenamiento de IA entra en una nueva fase

Las demandas por derechos de autor relacionadas con la IA generativa se habían descrito hasta ahora como una lucha entre "creadores individuales vs. empresas tecnológicas". Sin embargo, el 15 de enero de 2026 (hora local), surgió un movimiento que sacudió esta estructura. Las grandes editoriales Hachette Book Group y Cengage Group, líder en contenido educativo, solicitaron "intervenir" en el tribunal para unirse a una demanda colectiva sobre el entrenamiento de IA de Google.

El objetivo de la intervención es claro: elevar el enfoque de la disputa de "quejas de creadores de imágenes y textos" a "la base del negocio de la industria editorial", aumentando así el alcance y la importancia de la demanda. Si se acepta, no solo aumentará el riesgo de daños y perjuicios, sino que también afectará cómo las empresas de IA diseñan la obtención de datos de aprendizaje en el futuro.

¿Qué se está cuestionando? El enfoque está en el tratamiento de las "copias para aprendizaje"

El núcleo del argumento de las editoriales es el punto de que "se copiaron sin permiso y se utilizaron para construir capacidades de IA". En otras palabras, antes de que el texto final generado por la IA se asemeje o no a las obras originales, ya se considera una infracción de derechos de autor en el momento en que se hicieron copias masivas de las obras para el aprendizaje.

En la solicitud actual, se afirma que libros generales de Hachette y libros de texto de Cengage fueron utilizados sin autorización y desviados para el entrenamiento de Gemini, el modelo de lenguaje a gran escala de Google. Además, el hecho de que se mencionaron obras de varios autores como ejemplos concretos ha intensificado el debate. Aquí, no solo se destaca el "problema de los creadores individuales", sino también el "stock de la industria" de editoriales y contenido educativo.

¿Por qué las editoriales "ahora"? Tres razones prácticas

Hay al menos tres realidades detrás de la decisión de las editoriales de avanzar en este momento.

1) La IA generativa ha comenzado a absorber la distribución a través de "búsqueda y resumen"
Cuanto más se fortalece la tendencia de que la IA resuma y presente respuestas, mayor es el riesgo de que los lectores no accedan a las fuentes originales. Para las editoriales, hay preocupaciones no solo sobre las ventas, sino también sobre la reducción de la retroalimentación a los autores y la inversión editorial.

2) Se ha entrado en una fase de formación de precedentes sobre si el "entrenamiento es uso justo"
Las demandas sobre el entrenamiento de IA se están llevando a cabo en paralelo, y cuanto más se clarifican los puntos de discusión, más probable es que el "lado que se movió primero" tenga ventaja en la formación de reglas. Las editoriales quieren evitar que se establezcan precedentes sin su participación.

3) El contenido educativo es susceptible a "sustituciones"
Los libros de texto y materiales educativos tienden a chocar con áreas en las que la IA es experta, como la generación de resúmenes, ejemplos y explicaciones. Para empresas como Cengage, dejar sin resolver el problema de los datos de entrenamiento podría amenazar su negocio a mediano y largo plazo.

¿Cómo responderá Google? Lo que implica el "sin comentarios"

En el momento de la publicación, se dice que Google no había emitido un comentario inmediato sobre la solicitud de intervención de las editoriales. Sin embargo, el silencio no necesariamente indica debilidad. De hecho, cuanto más diversos son los puntos de discusión, más probable es que las empresas adopten una postura de "primero ordenar en el tribunal" como estrategia legal.

Los puntos de discusión principales parecen ser los siguientes:

• ¿La reproducción para aprendizaje constituye una infracción de derechos de autor?

• Si lo hace, ¿se puede argumentar una defensa como el uso justo?

• ¿Cómo se distribuirá la carga de la prueba sobre "qué datos se utilizaron"?

• ¿Cómo se manejará la evaluación de daños (pérdida de beneficios, daños legales, enriquecimiento injusto, etc.)?

La participación de las editoriales aumenta la resolución de estos puntos de discusión. En otras palabras, a partir de ahora, se trata menos de "conflictos emocionales" y más de "pruebas y procedimientos".

Otro punto de referencia: la sombra del gran acuerdo de Anthropic

Al hablar de esta disputa, no se puede ignorar el acuerdo de derechos de autor de Anthropic que fue noticia en 2025. El informe de un gran acuerdo fortaleció la percepción de que "el entrenamiento de IA es un tema con el que se puede luchar" para los titulares de derechos. Es uno de los factores que llevó a las editoriales a ver una "ruta de victoria" como una posibilidad real.

Sin embargo, un acuerdo es solo un acuerdo y no determina inmediatamente la ilegalidad de otras empresas. Aun así, el impacto psicológico en el mercado es significativo. Solo la posibilidad de tener que pagar puede cambiar el diseño de la financiación, los contratos y la obtención de datos.

Reacciones en las redes sociales: tres "bandos" donde chocan el sentido de justicia y el realismo

Las reacciones a esta noticia en sí están divididas en tres grandes grupos en las redes sociales (aquí se organiza principalmente en base a las reacciones observadas en comunidades de noticias sociales/comentarios).

① El grupo de "pagar por lo que se debe": una "demanda natural" para proteger el ciclo de la creación

Este grupo es el que muestra la mayor temperatura emocional.
"Si un producto que genera beneficios no puede existir sin las obras de otros, ¿no es un derivado?"
"Es ilegal si lo hace un individuo, pero si lo hace una empresa es 'innovación', eso no está bien"
son argumentos destacados.

El punto es que no están negando la IA, sino que se oponen al "crecimiento que se sostiene externalizando costos". Si las obras se utilizan como "combustible", se debe pagar por el combustible, una demanda extremadamente orientada al mercado.

② El grupo de "el aprendizaje es justo": es lo mismo que el aprendizaje humano, prohibirlo es una pérdida social

El lado opuesto se opone firmemente a la idea de que "entrenamiento = ilegal".
"La sustitución en el mercado es limitada. Los usuarios de IA buscan algo diferente a las fuentes originales"
"El problema no es el entrenamiento en sí, sino la obtención de copias piratas y el uso indebido de las salidas"
es su argumento, y creen que restringir el entrenamiento de manera uniforme detendría el desarrollo de la investigación y la industria.

Este grupo también tiene un fuerte sentido práctico de que "el permiso es ideal, pero negociar caso por caso no es realista". Enfatizan el beneficio social general y sostienen que las reglas deben hacerse con "equilibrio" en lugar de "prohibición".

③ El grupo de "al final solo las grandes empresas se benefician": desconfianza y cinismo

El tercer grupo es crítico con ambas partes.
"Los derechos de autor tienden a ser utilizados a conveniencia de las grandes empresas"
"¿Las editoriales han compensado adecuadamente a los autores?"
"Al final, es una batalla de leyes, lobby y capital"
con una perspectiva cínica, ven el debate como un "problema estructural".

Aquí, se rechaza la simplificación de editoriales = justicia, tecnología = maldad. Por eso, es más probable que el debate se traslade a "cómo diseñar un sistema en el que autores, editores, lectores e investigadores puedan coexistir".

Enfoque futuro: más que ganar o perder, el "punto de acuerdo" determinará la industria

En este tipo de demandas, más que ganar o perder, el "punto de acuerdo" es lo que da forma al mercado. Hay tres escenarios realistas principales:

1. Expansión del mercado de licencias: las editoriales y las organizaciones de gestión de derechos firman contratos integrales con empresas de IA, estableciendo un sistema de distribución de compensación.

2. La "obtención legítima" de datos de entrenamiento se estandariza: el origen de los datos, el permiso y la respuesta de eliminación se convierten en requisitos básicos del producto.

3. Delimitación por campo: en áreas donde se requiere alta precisión, como educación, medicina y derecho, se endurecen los permisos y verificaciones.

Si se acepta la intervención de las editoriales, podría ser un punto de inflexión. Si se acepta, será una señal de que "la disputa sobre el entrenamiento de IA ha pasado de ser un tema de creadores individuales a una 'negociación industrial'".

URL de referencia

• Texto original de Reuters: Solicitud de intervención de Hachette y Cengage, decisión del juez (Eumi Lee), afirmaciones sobre el aprendizaje de Gemini, entre otros datos primarios.

• Publishers Weekly: Contexto complementario del lado de la industria editorial (para comprender el significado de las acciones de las editoriales).

• Reuters (otra demanda sobre búsqueda y resumen de IA): Referencia al flujo de disputa del lado de las editoriales sobre otra dimensión (búsqueda y resumen) de las funciones de IA de Google.

• Reuters (acuerdo de 1.5B de Anthropic): Punto de referencia del "impacto monetario" y la psicología del mercado en las demandas sobre el entrenamiento de IA.

• AP News (información complementaria sobre el acuerdo de Anthropic): Resumen general para el público sobre el contenido del acuerdo (diseño de distribución, perspectiva del tribunal, etc.).

• Referencia de reacciones en redes sociales (hilo de Hacker News): Confirmación de las "expresiones en bruto" de las opiniones a favor y en contra sobre el entrenamiento de IA y los derechos de autor.

• Referencia de la comunidad de comentarios (Search Engine Roundtable): Fragmentos de reacciones en los lugares donde se compartió la misma noticia (contexto circundante).