India: Se evalúa la creación de una licencia general obligatoria para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial

Silvia Pascua Vicente.

En diciembre de 2025, el Departamento de Promoción de la Industria y el Comercio Interior de la India (Department for Promotion of Industry and Internal Trade of India) publicó el informe titulado “Documento de trabajo sobre IA generativa y derechos de autor” (Working Paper on Generative AI and Copyright), que recoge las recomendaciones de un comité de expertos para evaluar la idoneidad de la legislación vigente para abordar los problemas derivados de la inteligencia artificial generativa y formular recomendaciones sobre su regulación.

En el año 2024 se publicó el “Informe sobre el Desarrollo de Directrices de Gobernanza de la IA” (Report on AI Governance Guidelines), en el que se identifican dos principales preocupaciones jurídicas vinculadas a la inteligencia artificial (IA) y los derechos de propiedad intelectual, por un lado, el uso de contenido protegido para el entrenamiento de IA y, por otro, la protección jurídica de los resultados generados por dichos sistemas.

Este informe tiene como objetivo establecer un marco equilibrado y transparente que salvaguarde los derechos de propiedad intelectual, al tiempo que permite la innovación responsable de la IA y el acceso equitativo a la tecnología. Para ello, se centra en el análisis del uso a gran escala de contenido protegido para el entrenamiento de herramientas de IA generativa y en la falta de claridad jurídica existente en la normativa actual.

La Ley de Derechos de Autor de 1957 (Copyright Act, 1957) reconoce a favor del autor una serie de derechos exclusivos, de forma que cualquier acto de explotación realizado sin autorización será constitutivo de infracción, salvo que quede amparado por alguna de las excepciones expresamente previstas en la normativa. En este punto, el documento destaca que actualmente la India no contempla ninguna excepción específica para el entrenamiento de sistemas de IA, si bien se plantea la posible aplicación de la excepción de “uso justo” (fair use).

En relación con el uso de contenido protegido para el entrenamiento de herramientas de IA, el documento reseña que diferentes estudios han identificado que se utilizan obras protegidas sin autorización. A este respecto, el Tribunal Regional de Múnich (Landgericht München) determinó que los modelos de lenguaje memorizan contenido de los datos de entrenamiento, no solo patrones abstractos. En consecuencia, tanto la memorización dentro del modelo como la generación de determinados resultados pueden constituir actos de reproducción sujetos a autorización.

En este contexto, el informe analiza distintas soluciones regulatorias. En primer lugar, examina el modelo de licencias voluntarias negociadas individualmente con cada titular de derechos. No obstante, el documento considera que este modelo resulta poco práctico, complejo y costoso, especialmente teniendo en cuenta que gran parte del contenido ya ha sido extraído y utilizado para el entrenamiento de sistemas de IA.

En relación con la regulación de la excepción de minería de textos y datos, el informe tiene en cuenta las regulaciones existentes en otros países, destacando que, a diferencia de los modelos de Japón y Singapur, el enfoque de la Unión Europea sí permite a los titulares de los derechos optar por un derecho de oposición para impedir el uso de sus obras para el entrenamiento de sistemas de IA. Sin embargo, señala que este enfoque plantea dudas sobre su alcance y puede limitar la disponibilidad de datos, además de presentar dificultades prácticas en la implementación de mecanismos de exclusión voluntaria.

A continuación, el documento analiza los sistemas de licencias colectivas y licencias colectivas ampliadas. Estas licencias permiten a las entidades de gestión colectiva otorgar autorizaciones no exclusivas para la explotación de obras y prestaciones en nombre de los titulares de derechos, con independencia de que estos hayan autorizado o no a dichas entidades para ello. 

Esta opción ha sido evaluada en distintos países. En Estados Unidos, la Oficina de Derechos de Autor ha sugerido considerar las licencias colectivas ampliadas como una posible solución para el entrenamiento de sistemas de IA. En el ámbito europeo, se ha planteado la creación de una nueva excepción legal, acompañada de un derecho irrenunciable a una remuneración equitativa para los titulares de derechos. En España, en noviembre de 2024, el Ministerio de Cultura presentó un Proyecto de Real Decreto para regular la concesión de licencias colectivas ampliadas; sin embargo, en enero de 2025 se retiró la tramitación de dicho proyecto por falta de apoyo en el sector.

No obstante, advierte de sus posibles inconvenientes, como el riesgo de favorecer a los grandes desarrolladores de IA, la complejidad derivada de la multiplicidad de entidades de gestión y las dificultades relacionadas con las obras huérfanas.

Asimismo, indica que las licencias obligatorias permiten simplificar el acceso al contenido protegido, sin necesidad de obtener autorización individual de los titulares de derechos. A cambio, los usuarios deben abonar una remuneración.

Derivado de lo anterior, el Comité propone el desarrollo de un modelo híbrido. Este modelo se basa en una licencia obligatoria nacional que permita a los desarrolladores de IA utilizar contenido protegido al que se haya accedido legalmente para el entrenamiento de sus sistemas, sin necesidad de negociaciones individuales con cada titular de derechos. La licencia llevaría aparejada una obligación de remuneración. Sin embargo, se establece que los titulares de derechos no podrán oponerse al uso de sus obras para el entrenamiento de sistemas de IA.

En cuanto a la gestión del sistema, el informe propone la creación de la Entidad de Remuneración Colectiva por el Entrenamiento de IA (Copyright Remuneration Collective for AI Training), una entidad sin ánimo de lucro, encargada de recaudar las remuneraciones abonadas por los desarrolladores de IA y distribuirlas entre los titulares de derechos a través de las entidades de gestión colectiva. Las tarifas serían propuestas por un comité designado por el gobierno y estarían sujetas a revisión judicial.

El documento también introduce obligaciones de transparencia para los desarrolladores de IA, quienes deberán declarar las categorías de datos utilizados, su origen y su naturaleza. Además, prevé que, en caso de litigio por impago de la remuneración, la carga inicial de la prueba recaiga sobre el desarrollador que alegue no haber utilizado el contenido protegido.

Finalmente, el informe subraya que este modelo pretende garantizar el acceso legal a los datos necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial, asegurar una compensación justa a los titulares de derechos, reducir la litigiosidad y proporcionar seguridad jurídica, favoreciendo la innovación y el crecimiento sostenible del ecosistema de IA. Asimismo, anuncia una segunda parte del estudio, que abordará el régimen jurídico de los resultados generados por sistemas de IA.

Fuentes: Department for Promotion of Industry and Internal Trade of India (Working Paper on Generative AI and Copyright), Instituto Autor (Alemania: Un tribunal se pronuncia sobre el uso de contenido protegido para entrenar y operar sistemas de inteligencia artificial sin autorización).