Internacional: CISAC publica sus observaciones sobre la propuesta de regulación de la inteligencia artificial generativa en la India

Silvia Pascua Vicente.

En enero de 2026, la Confederación Internacional de Sociedades de Autores y Compositores (CISAC) publicó sus observaciones sobre la propuesta del Ministerio de Comercio e Industria de la India para establecer una licencia obligatoria que permita a los proveedores de inteligencia artificial (IA) utilizar contenidos protegidos para el entrenamiento de sus sistemas.

Como informó el Instituto Autor, tras analizar varias propuestas regulatorias, el Gobierno concluyó que la opción más adecuada sería la creación de un modelo híbrido. Este modelo consiste en una licencia obligatoria de ámbito nacional que autorice a los desarrolladores de IA a utilizar contenidos protegido -siempre que el acceso a los mismos haya sido lícito- a cambio del pago de una remuneración. No obstante, el planteamiento prevé que los titulares de derechos no puedan oponerse al uso de sus obras para fines de entrenamiento de IA.

En cuanto a la gestión del sistema, se propone la creación de la Entidad de Remuneración Colectiva por el Entrenamiento de IA (Copyright Remuneration Collective for AI Training), que se trataría de una entidad sin ánimo de lucro encargada de recaudar las remuneraciones abonadas por los desarrolladores de IA y distribuirlas posteriormente entre los titulares de derechos a través de las entidades de gestión colectiva.

En el marco del proceso normativo, el Gobierno de la India abrió una consulta pública para que las distintas partes interesadas remitieran sus aportaciones. Por su parte, la CISAC participó en dicha consulta presentando sus observaciones sobre esta posible regulación.

Desde su perspectiva, el sistema que mejor garantiza una remuneración justa y equilibrada es el de las licencias voluntarias. Este modelo permite a los titulares de derechos decidir si autorizan o no el uso de sus obras, en qué condiciones y con qué alcance, preservando su libertad contractual y su capacidad de negociación. Además, facilita que la remuneración se determine conforme a criterios de mercado. Sin embargo, el documento del Gobierno de la India considera que este modelo es poco práctico, complejo y costoso, especialmente teniendo en cuenta que una parte significativa de los contenidos ya habría sido utilizada para entrenar sistemas de IA.

Además, la CISAC sostiene que las licencias obligatorias solo deberían contemplarse cuando exista una imposibilidad práctica o una dificultad extrema para obtener licencias voluntarias en el mercado.

Asimismo, advierte que la fijación de una tarifa predeterminada puede imponer un límite a las remuneraciones, en lugar de reflejar un valor competitivo y justo. Esto podría reducir los incentivos económicos y debilitar la posición negociadora de los titulares de derechos.

En contraposición a la concesión de licencias individuales directas, la CISAC destaca que la gestión colectiva constituye una alternativa consolidada y eficaz. Las EEGG cuentan con una amplia experiencia en el desarrollo de soluciones de licencias adaptadas a nuevos mercados y tecnologías, lo que permite ofrecer a los usuarios comerciales acceso a repertorios amplios, diversos y de alcance internacional mediante acuerdos gestionados a través de redes globales de entidades.

Por su parte, el Gobierno de India ha señalado que la negociación colectiva podría dar lugar a tarifas excesivas que obstaculicen el desarrollo de la IA. Frente a ello, la CISAC responde que las EEGG equilibran la asimetría de poder negociador existente entre los autores individuales y las grandes empresas tecnológicas. Además, recuerda que estas entidades están sujetas a normas estrictas de fijación de tarifas y supervisión pública, por lo que las licencias deben ser justas, proporcionadas y basadas en criterios objetivos.

A continuación, CISAC también subraya que cualquier sistema de compensación debe tener en cuenta los usos exhaustivos y continuos que hace el modelo de IA, y considera imprescindible establecer obligaciones de transparencia para los desarrolladores, a fin de garantizar que las obras se utilicen exclusivamente dentro del alcance de la licencia concedida.

En caso de adaptarse finalmente el modelo híbrido, la CISAC propone diversas salvaguardas. Entre ellas que cada repertorio reciba un tratamiento diferenciado, dado que las características económicas y creativas de cada sector son distintas. Un mecanismo uniforme podría generar resultados desiguales y perjudiciales para determinados colectivos. Por ello, considera esencial que las EEGG participen activamente en la definición y administración de las remuneraciones correspondientes a sus respectivos repertorios.

Asimismo, recomienda que la legislación defina con claridad el concepto de “acceso lícito”, para evitar que una formulación ambigua legitime prácticas basadas en fuentes de datos poco claras o permita eludir condiciones contractuales.

La CISAC también cuestiona la necesidad de crear una nueva autoridad centralizada para gestionar y redistribuir las remuneraciones. A su juicio, aprovechar las estructuras existentes de gestión colectiva permitiría reducir costes administrativos y evitaría debilitar la legitimidad y la experiencia acumulada de las EEGG.

En cuanto al cálculo de la remuneración, el documento previo sugiere que se calcule teniendo en cuenta parámetros como el número total de visualizaciones o descargas únicas de la obra desde fuentes oficiales, así como el número de veces que la obra ha sido licenciada o publicada por terceros. Por su parte, la CISAC advierte que este sistema podría desincentivar la diversidad cultural, además de correr el riesgo de volverse opaca e irrevisable, lo que genera posibles disputas entre creadores y desarrolladores de IA. En su lugar, propone basar la distribución en modelos ya consolidados dentro de la gestión colectiva, que han demostrado mayor transparencia y previsibilidad.

Finalmente, la organización recalca que la transparencia es un elemento esencial para la credibilidad de cualquier sistema de remuneración. Recomienda exigir informar sobre las fuentes de datos utilizadas para el entrenamiento de uso y mecanismos eficaces de resolución de disputas.  

En conclusión, la CISAC considera que la solución más adecuada es un sistema de licencias voluntarias gestionadas colectivamente, que permita a los titulares de derechos mantener el control sobre el uso de sus obras y negociar condiciones justas en un entorno tecnológico dinámico y competitivo.

Fuentes: CISAC (India’s Generative AI and Copyright Consultation: CISAC calls for cautious approach towards licensing Works for AI training), Instituto Autor (India: Se evalúa la creación de una licencia general obligatoria para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial).