¿De quién es la obra hecha con IA? Un ensayo cuestiona la presunción de que 'no es tuya'

Por xlii.space · 24 de julio de 2026.

Przemysław Alexander Kamiński, que firma como "xlii", publicó el 24 de julio en su blog personal un ensayo titulado "Falsities of LLM Negationists" que ataca un argumento que, según él, se repite cada vez que alguien presenta un trabajo hecho con ayuda de un modelo de lenguaje: "no sabemos si es tuyo", "puede que sea dominio público", "podría haber un titular de derechos en algún sitio". Su tesis es que esa formulación, presentada como prudencia, funciona en realidad como una confiscación por defecto: basta con plantear una duda para que la autoría de la persona quede descartada, sin que nadie identifique una obra infringida ni a otro autor real.

El argumento se apoya en dos analogías. Una fotografía de la Torre Eiffel no deja de ser propiedad del fotógrafo por el hecho de que la torre sea dominio público: el encuadre, la luz y el instante son suyos. Y un músico que arregla piezas de Bach o Chopin, todas libres de derechos, puede tener un derecho de autor legítimo sobre el arreglo aunque ninguna nota sea original. El material de partida no protegido no implica que la composición final carezca de autor. Kamiński traslada esa lógica a la IA generativa: que un modelo haya sido entrenado con material protegido, o que parte del resultado pueda solaparse con dominio público, no responde a la pregunta real, que es qué decidió, seleccionó, corrigió y descartó la persona que pasó semanas dando forma al resultado final.

En general, este debate no nace en un blog personal: la Oficina de Copyright de Estados Unidos y varios tribunales llevan años intentando fijar el umbral de "aportación humana suficiente" en obras asistidas por IA, y el criterio dominante hasta ahora ha sido evaluar caso por caso el control creativo ejercido por la persona, no descartar la autoría por el mero hecho de que haya existido un modelo de por medio. Lo que hace este ensayo es nombrar con precisión un atajo retórico que ya circula en foros, redes y —cabe esperar— en disputas reales: tratar la incertidumbre sobre el copyright de un output como si fuera evidencia de que el humano no aportó nada.

Nuestra lectura es que este tipo de fricción legal es exactamente el tipo de problema de corto plazo que hay que nombrar sin rodeos, porque tiene un coste real y ya está aquí: mientras no exista un criterio estable sobre qué cuenta como autoría asistida por IA, quien más pierde no son los grandes titulares de derechos —editoriales, discográficas, bancos de imágenes— sino el creador individual que usa estas herramientas para producir algo propio y se encuentra con que su aportación se presume irrelevante antes incluso de examinarla. Es la misma asimetría que vemos en otros frentes de la IA: la incertidumbre regulatoria y legal tiende a penalizar primero al actor más pequeño y menos capaz de litigar, no al más grande.

A medio y largo plazo, sin embargo, creemos que la vía razonable —y probable— es la que reclama el propio ensayo: juzgar la autoría por el control creativo real ejercido sobre el resultado, no por la mera presencia de un modelo en el proceso. Un marco así no solo es más justo; es el que permite que la IA cumpla su promesa de abundancia creativa, dando a más personas —no solo a estudios y editoriales con abogados— la capacidad de producir trabajo propio y protegerlo. Que ese criterio se construya con evidencia y caso por caso, y no con sospecha generalizada, debería ser tan exigible en los tribunales como lo es al hablar de riesgos de seguridad o de empleo: la prudencia real examina la aportación, no la sustituye por una presunción de culpabilidad.