La acusación está por todas partes: el arte por IA es plagio, los modelos son máquinas de robo y cualquiera que los use se beneficia de mano de obra robada. La acusación es demasiado amplia para ser cierta y demasiado punzante para ignorarla. Desentrañarla requiere distinguir dos preguntas que la conversación pública ha estado mezclando durante tres años.
La primera pregunta es la de la fase de entrenamiento: ¿se obtuvieron de forma legal y ética los datos de los que aprendió el modelo? La segunda pregunta es la de la fase de salida: ¿es una imagen generada concreta sustancialmente similar a una obra específica con derechos de autor, o sustituye la mano de obra de un artista identificable? Son reclamaciones distintas bajo marcos legales distintos con remedios distintos, y no separarlas es la mayor razón por la que la conversación pública se ha quedado atascada.
Lo que el plagio ha sido siempre
El plagio no es una reclamación sobre el estilo. Es una reclamación sobre la procedencia. Decir esta obra fue hecha por X y presentada como si la hubiera hecho Y es plagio. Decir esta obra está en el estilo de X es influencia. Cada artista de la historia ha trabajado en el estilo de alguien — el concepto entero de una escuela, de un movimiento, de una tradición, depende de que eso sea aceptable. Los seguidores de Caravaggio no estaban plagiando a Caravaggio. Los admiradores contemporáneos de Frida Kahlo en Ciudad de México haciendo obra inspirada en la pintura votiva no estaban plagiando a Frida Kahlo. Los cubistas no plagiaron a Cézanne. Una banda de versiones tocando “al estilo de” los Beatles no está plagiando a los Beatles a menos que graben una canción específica de los Beatles y la pasen como suya.
Esta es la primera pieza de vocabulario que necesitamos recuperar. El estilo no es propiedad de ningún artista; las marcas del estilo se acumulan en una cultura y quedan disponibles para cualquiera. Una obra particular es propiedad de quien la hace, y reproducirla o reproducir su sustancia significativa sin permiso es el daño que el derecho de autor ha intentado siempre abordar.
La IA generativa complica esta distinción de dos maneras específicas, y tenemos que ser honestos sobre cada una.
La pregunta de la fase de entrenamiento
Un modelo de difusión se entrena sobre un corpus que incluye, casi sin excepción, imágenes con derechos de autor que nunca fueron licenciadas para uso de entrenamiento. El conjunto de datos LAION-5B, que subyace a Stable Diffusion y a muchos de sus derivados, contiene aproximadamente cinco mil millones de pares imagen-texto raspados de la web pública. Getty Images ha alegado que aproximadamente doce millones de esas imágenes son suyas. Varios ilustradores en activo han identificado su propio trabajo en el conjunto buscando directamente a través de Have I Been Trained y herramientas similares.
¿Es esto plagio? Casi con seguridad no, en el sentido estrictamente legal — ninguna imagen individual se está reproduciendo en ninguna salida, y la analogía histórica está más cerca de aprender de que de copiar. ¿Es una infracción de derechos de autor de un tipo distinto y posiblemente más serio? La acción colectiva Andersen v. Stability AI y el caso Getty v. Stability AI en el Reino Unido y Delaware son los primeros intentos de los tribunales de EE. UU. y del Reino Unido de responder a eso. La demanda enmendada de Andersen sobrevivió a una moción de desestimación en agosto de 2024, la primera vez que un tribunal de EE. UU. permitió que una reclamación sobre datos de entrenamiento contra una IA generativa siguiera al descubrimiento. El juicio Getty en el Reino Unido procedió en junio de 2025. A día de escribir esto, ninguno ha producido una resolución final, pero los dos están lo suficientemente avanzados como para sugerir que el derecho se está moviendo hacia reconocer alguna forma de perjuicio en la fase de entrenamiento, aunque no sea estrictamente plagio.
Qué es ese perjuicio, exactamente, es la pregunta que abogados y economistas están tratando de responder ahora. El marco más defendible es: una clase de artistas en activo cuyo trabajo colectivo fue raspado sin consentimiento, usado para entrenar modelos comerciales que ahora compiten con ellos, sin que llegue compensación de vuelta a los artistas fuente. El perjuicio es estructural y agregado más que individual y particular. Está más cerca de lo que el derecho laboral intenta remediar que de lo que intenta remediar el derecho de autor. Algunos comentarios recientes lo llaman apropiación de datos en lugar de plagio, y ese vocabulario probablemente va a ganar, porque nombra lo que realmente está pasando.
La pregunta de la fase de salida
La pregunta de la fase de salida es más nítida y más fácil de razonar. ¿Es esta imagen generada concreta plagio? La respuesta honesta depende de tres sub-preguntas.
Primera: ¿se prompteó el modelo con el nombre de un artista en activo específico, vivo, cuyo estilo se estaba imitando deliberadamente? Si sí, esta es la configuración más cercana al plagio tradicional. El caso de Greg Rutkowski en 2022 es el ejemplo canónico. Rutkowski es un pintor digital polaco; su nombre se usó en aproximadamente 93.000 prompts de Midjourney en el primer mes de disponibilidad pública. No dio su consentimiento. No fue compensado. Las salidas comerciales vendidas bajo ese prompt eran directamente sustitutivas del tipo de trabajo para el que él podría haber sido contratado. El caso de Sarah Andersen es más nítido aún: su trazo distintivo de cómic fue reproducido deliberadamente por afinados de usuarios para salidas que su propio público no podía distinguir de sus originales en miniatura. Esto es plagio en cualquier lectura honesta de la palabra, aunque el marco legal existente no haya alcanzado aún.
Segunda: ¿es la salida sustancialmente similar a una obra específica identificable con derechos de autor? Si sí — eso es infracción directa de derechos de autor bajo la ley existente, no diferente en principio de un artista humano calcando de cerca una imagen con derechos de autor. El modelo es la herramienta; el usuario es el infractor. La IA generativa no ha cambiado este análisis.
Tercera: ¿es la salida una imagen genérica — un paisaje de fantasía, un retrato de una persona que no existe, una visualización arquitectónica — que no se parece de cerca a ninguna obra específica y no fue prompteada con ningún artista vivo nombrado? Si sí, esto no es plagio en ningún sentido significativo, y tratarlo como tal colapsa la precisión que necesitamos para actuar sobre los casos que sí son plagio.
El caso difuso: el mimetismo de estilo
Los casos más difíciles se sientan entre la segunda y la tercera sub-pregunta de arriba: salidas que imitan claramente un estilo asociado con un artista o estudio nombrado, sin reproducir literalmente ninguna obra específica. Al estilo de Studio Ghibli. Al estilo de Greg Rutkowski. Al estilo de Yayoi Kusama. La tendencia de estilo Studio Ghibli que arrasó Twitter y TikTok en 2025 — millones de usuarios generando versiones “ghiblificadas” de fotografías personales — sacó a la superficie esta pregunta a una escala sin precedentes. Hayao Miyazaki, quien en 2016 había llamado a la animación por IA “un insulto a la vida misma”, es el participante involuntario más famoso del mundo en la economía del mimetismo de estilo.
¿Es esto plagio? La doctrina tradicional dice que el estilo no es protegible, así que no. La lectura intuitiva desde dentro de los estudios afectados dice que sí, esto es estructuralmente idéntico al caso del sampling de De La Soul en 1989: una tecnología que vuelve barata una apropiación antes imposible, hecha sin permiso, en volúmenes que afectan materialmente a la fuente. El marco legal tendrá que elegir, y mi predicción —informada por la trayectoria de los casos de sampling— es que el mimetismo de estilo por nombre con fines comerciales se convertirá, en una década, en una transacción licenciable. O por medio de un acuerdo negociado tipo Getty-Stability, por medio de una revisión estatutaria, o por medio de resoluciones judiciales que extiendan la doctrina existente del derecho de imagen pública a la apropiación comercial de estilo. El marco del acuerdo Concord Music v. Anthropic de 2024 puede ser la plantilla temprana.
Lo que dice realmente la ley, hoy
En 2026, el estado operativo del derecho estadounidense es aproximadamente esto:
La salida solo por IA no es registrable bajo derechos de autor. La resolución Thaler v. Perlmutter (2023, tribunal de distrito de D.C.) confirmó la negativa de la Oficina de Copyright de EE. UU. a registrar una obra generada enteramente por IA sin autoría humana. La directriz Parte 2 de la Oficina de Copyright, emitida en enero de 2025, lo extendió: la salida generada por IA es registrable solo en la medida en que haya autoría humana significativa — que puede incluir selección, disposición, modificación o control creativo sustancial sobre el proceso de generación, pero no puede consistir únicamente en la escritura del prompt.
Las reclamaciones de infracción sobre datos de entrenamiento están vivas y avanzando. Andersen v. Stability AI sobrevivió a una moción de desestimación en 2024; Getty v. Stability AI se juzgó en el Reino Unido en 2025; NYT v. OpenAI está procediendo a través del descubrimiento mientras escribo esto. Ninguno ha producido una resolución definitiva sobre la pregunta subyacente de si raspar material con derechos de autor para entrenamiento es uso legítimo.
La infracción a nivel de salida sigue analizándose bajo la doctrina existente de derechos de autor. Una salida que es sustancialmente similar a una obra específica con derechos de autor está infringiendo, punto, sea cual sea la herramienta. La pregunta interesante es quién es responsable: el usuario que la prompteó, la plataforma que la produjo, o ambos. Los tribunales han ido moviéndose hacia responsabilizar a ambos.
El estilo sigue siendo no protegible en Estados Unidos. Esta es la mayor brecha y el mayor objetivo para la evolución legal.
Partes interesadas
El artista cuyo trabajo está en el corpus de entrenamiento ve un perjuicio estructural que la ley aún no ha metabolizado. El artista cuyo nombre está siendo prompteado comercialmente ve un perjuicio más nítido, más cercano al plagio tradicional. El prompt-writer que produce salida genérica sin nombrar artistas no está en la misma categoría legal ni ética que ninguno de los dos. La plataforma ve un modelo de negocio construido sobre una ambigüedad legal que le beneficia preservar. El comprador ve una salida que puede o no tener un linaje limpio y a menudo no tiene forma de saberlo. El crítico y la galería ven la misma incertidumbre, magnificada por la responsabilidad de representarla ante el mercado.
La pregunta de la dignidad — cuyo trabajo hizo esto posible, y a qué consintieron — es la pregunta que conecta todas las preocupaciones de las partes interesadas y que el marco legal existente no fue diseñado para hacer.
Lo que hacen los practicantes honestos
En 2026, los practicantes que han llegado a una práctica defendible tienden a compartir tres hábitos.
No promptean con los nombres de artistas en activo vivos para salida comercial. Este es el daño evitable más limpio y evitarlo no es difícil.
Son honestos sobre el papel de la IA en su trabajo. Etiquetan la salida generada por IA como tal; no pasan obra aumentada como sin ayuda; describen su flujo de trabajo cuando se les pregunta. Esto los protege de reclamaciones de tergiversación y protege a los compradores de comprar bajo procedencia falsa.
Prefieren modelos con procedencia de datos de entrenamiento más clara cuando hay una disponible. Adobe Firefly, entrenado en Adobe Stock y material de dominio público con compensación documentada al colaborador, no es equivalente a un modelo entrenado sobre material raspado sin acreditación — y cada vez más, los encargos profesionales están exigiendo la diferencia.
Estas tres prácticas no resuelven las preguntas estructurales subyacentes sobre el perjuicio de la fase de entrenamiento. Sí reducen la exposición a reclamaciones de plagio a nivel de practicante a una superficie manejable y bien definida.
Cierre
Entonces: ¿es el arte por IA plagio por defecto? No. Esa respuesta es precisa, y la precisión importa. El arte por IA es plagio en una clase específica de configuraciones — la clase Rutkowski-Andersen — y el resto de la pregunta requiere la taxonomía cuidadosa que este artículo ha intentado proveer. La acusación general colapsa los casos claramente defendibles junto con los casos claramente indefendibles, y la consecuencia es un discurso tan ruidoso que los artistas en activo no pueden defenderse precisamente donde tienen el caso más fuerte.
La demanda enmendada Andersen avanzará. El juicio Getty producirá una resolución. La directriz de la Oficina de Copyright se refinará. El marco legal madurará, como lo ha hecho en cada ciclo anterior, en un periodo de años más que de meses. Mientras tanto, la pregunta que hicimos al principio de este artículo admite una respuesta más precisa que la que ha estado dando el discurso: el trabajo generado por IA no es plagio por defecto; un subconjunto claramente nombrable de él sí lo es, y nombrar ese subconjunto con precisión es la cosa más útil que el resto de nosotros podemos hacer mientras la ley alcanza.
El próximo artículo de esta serie hace la pregunta más dura, más incómoda, que ha sido el tercer riel de todo este debate: ¿deberíamos ofendernos por el arte creado por IA? Esa no es una pregunta legal, no es una pregunta económica, y no es, técnicamente, una pregunta sobre plagio. Es una pregunta sobre para qué es el arte y a quién se supone que honra. Llegaremos a eso a continuación.
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