El histórico acuerdo de Anthropic por 1.500 millones y el futuro del copyright en IA

El pasado 20 de julio, un juez federal de California aprobó el acuerdo de 1.500 millones de dólares entre Anthropic y un grupo de autores que demandaron a la empresa de inteligencia artificial por utilizar sus libros sin permiso para entrenar al chatbot Claude. Se trata de la mayor compensación por derechos de autor en la historia de Estados Unidos, pero el caso deja una lección ambivalente para la industria.

El conflicto comenzó en 2024, cuando escritores como Andrea Bartz, Charles Graeber y Kirk Wallace Johnson demandaron a Anthropic por usar versiones piratas de sus obras, obtenidas de sitios como Library Genesis y Pirate Library Mirror, para construir la biblioteca de entrenamiento de Claude. La empresa también compró y escaneó millones de libros físicos, pero el núcleo de la infracción fue la descarga y almacenamiento de más de siete millones de copias de fuentes ilegales.

En junio de 2025, el juez William Alsup emitió un fallo dividido: por un lado, determinó que entrenar modelos de IA con textos protegidos constituye un uso legítimo (fair use) bajo la ley de derechos de autor de EE.UU., una victoria conceptual para las tecnológicas. Por otro lado, consideró que la mera posesión de los archivos piratas, sin intención de usarlos para entrenamiento, era una violación directa. Anthropic optó por llegar a un acuerdo para evitar un juicio que podría haber resultado en indemnizaciones aún mayores.

El acuerdo final, firmado por la jueza Araceli Martinez-Olguin, implica pagos de aproximadamente 3.000 dólares por cada una de las 500.000 obras afectadas. Más del 91% de los autores y editores cubiertos ya reclamaron su parte. Sin embargo, algunos escritores consideraron la compensación insuficiente frente a los beneficios que Anthropic genera con Claude —más de mil millones de dólares anuales— y se retiraron del acuerdo para demandar por separado a la empresa.

Para las empresas latinoamericanas que están adoptando inteligencia artificial, este caso envía una señal clara: el uso de datos obtenidos ilegalmente para entrenar modelos puede salir muy caro. Pero también deja abierta la puerta a que el entrenamiento de IA sobre obras protegidas —si se hace legalmente— pueda considerarse uso legítimo. La clave está en la procedencia de los datos. En la región, donde las leyes de copyright no siempre están armonizadas y los vacíos regulatorios son comunes, muchas startups y corporaciones entrenan modelos con datasets de dudosa legalidad. El caso Anthropic demuestra que los tribunales pueden distinguir entre el método de obtención y el fin del entrenamiento, pero sobre todo que el costo de no auditar las fuentes puede ser prohibitivo.

Además, el fallo no sienta un precedente vinculante a nivel nacional en EE.UU., ya que el acuerdo evitó una apelación. Otros juicios contra Google, Meta y OpenAI siguen su curso, y cada tribunal podría llegar a conclusiones distintas. Para un ejecutivo latinoamericano, esto significa que la incertidumbre legal global se traslada directamente a sus operaciones: si su empresa usa modelos fundacionales desarrollados en el extranjero, o si entrena sus propios modelos con datos de internet, el riesgo de enfrentar demandas por infracción es real y creciente.

La pregunta que todo ejecutivo debería hacerse no es si la IA puede usar datos protegidos, sino si su empresa tiene claro el origen de cada uno de los datos que alimenta sus modelos. En un entorno donde las legislaciones locales (como la Ley de Protección de Datos Personales en Brasil o la Ley de Propiedad Intelectual en México) aún no han sido puestas a prueba con la IA generativa, la prudencia recomienda establecer políticas de licenciamiento y trazabilidad desde ahora. Anthropic pagó 1.500 millones de dólares por no haberlo hecho.