Usamos IA para producir contenidos: qué derechos tenemos realmente sobre inputs, outputs y activos compuestos

«¿De quién es el output?» parece la pregunta natural cuando una empresa utiliza inteligencia artificial para producir textos, imágenes, código, diseños o informes. Pero, en muchos casos, es una pregunta demasiado estrecha.

El valor del resultado puede depender de fuentes previas, licencias, datos, prompts, reglas, selección humana, edición, software, bases de datos, secretos y contratos. Tratar todo eso como si fuera un único objeto llamado «output» oculta precisamente las capas que después generan conflicto.

Primera capa: qué entra en el sistema

Antes de preguntar por el resultado conviene identificar los materiales de entrada:

• obras protegidas;
• bases de datos;
• fotografías o diseños;
• código;
• documentos internos;
• secretos empresariales;
• contenidos sujetos a licencia;
• materiales de dominio público;
• datos personales.

Tener acceso a un material no significa necesariamente poder reutilizarlo para cualquier finalidad.

La Directiva (UE) 2019/790 regula, entre otras materias, excepciones y limitaciones para minería de textos y datos. En el marco general del artículo 4, la reserva de derechos por el titular puede ser relevante, especialmente en contenidos puestos a disposición en línea. España incorporó este régimen mediante el Real Decreto-ley 24/2021, entre otras disposiciones.

Por tanto, «podemos leerlo» y «podemos utilizarlo en este proceso de minería o entrenamiento» son preguntas distintas.

Segunda capa: qué hace el proveedor del modelo

En modelos de propósito general, el AI Act incorpora obligaciones específicas para proveedores de GPAI, entre ellas una política para cumplir el Derecho de autor de la Unión y determinadas obligaciones de información sobre contenidos utilizados para entrenamiento.

Eso no resuelve automáticamente los derechos del cliente sobre cada output. Sí confirma que la dimensión de propiedad intelectual forma parte de la arquitectura regulatoria del sistema y no puede reducirse a los términos comerciales de la plataforma.

Tercera capa: la aportación humana

La Ley de Propiedad Intelectual española parte de la autoría de la persona natural que crea la obra.

En sistemas asistidos por IA, la cuestión relevante es qué aportación humana existe en el resultado concreto: selección, dirección creativa, estructura, combinación, edición, transformación o decisiones expresivas, entre otras posibilidades.

No es correcto afirmar de forma general que todo output de IA está protegido. Tampoco lo es afirmar que ningún resultado producido con IA puede estarlo. La respuesta depende del objeto concreto y de la contribución humana jurídicamente relevante.

Cuarta capa: el contrato

Incluso cuando no exista un derecho exclusivo de propiedad intelectual sobre todos los componentes, el contrato puede seguir siendo decisivo para ordenar:

• licencias de uso;
• asignación de derechos cuando existan;
• confidencialidad;
• reutilización de prompts o workflows;
• derechos sobre desarrollos específicos;
• materiales preexistentes;
• garantías y limitaciones;
• portabilidad y salida.

La frase «el cliente es propietario del output» puede ser insuficiente si no sabemos qué significa jurídicamente «propietario» ni qué ocurre con las piezas que hicieron posible ese output.

Quinta capa: activos compuestos

En la práctica empresarial, el activo valioso puede no ser el resultado aislado. Puede ser una configuración repetible:

fuentes + prompts + reglas + memoria + herramientas + criterios de revisión + workflow + output.

Ese conjunto puede contener capas con regímenes distintos:

• elementos protegidos por propiedad intelectual;
• know-how;
• secretos empresariales;
• derechos contractuales;
• bases de datos;
• software;
• activos no exclusivos pero económicamente valiosos.

Por eso hablamos de activos compuestos. No porque exista una nueva categoría legal autónoma, sino porque la unidad económica y operativa puede integrar varias posiciones jurídicas al mismo tiempo.

Un ejemplo sencillo

Una empresa construye un sistema que redacta informes técnicos. Utiliza:

• normativa pública;
• una base documental licenciada;
• manuales internos confidenciales;
• un conjunto de prompts y reglas propias;
• un modelo externo;
• revisión y edición de expertos.

Preguntar «¿de quién es el informe?» puede ser importante, pero no basta. También hay que saber:

• si la base documental permite ese uso;
• si los manuales salen del perímetro;
• qué puede reutilizar el proveedor;
• quién conserva los prompts y reglas;
• qué aportación humana sostiene la eventual protección del resultado;
• qué puede exportarse si cambia el proveedor.

Criterio H&C

La propiedad intelectual de sistemas con IA debe leerse por capas, no por slogans contractuales.

Nuestra secuencia es:

input → título de uso → proceso → aportación humana → output → activos intermedios → contrato → reutilización → salida.

Cada flecha puede contener un derecho, una restricción o una dependencia diferente.

Qué debe cerrarse antes de escalar

Antes de industrializar una producción con IA, la organización debería poder identificar:

• qué materiales utiliza;
• con qué base o licencia;
• qué reservas de derechos existen;
• qué aporta el proveedor;
• qué aporta el equipo humano;
• qué piezas son específicas del proyecto;
• qué piezas son reutilizables;
• qué debe permanecer confidencial;
• qué puede exportarse o reconstruirse al terminar.

La Checklist jurídica de proveedor de IA ayuda a trasladar estas preguntas a contratación y salida.

El punto central es sencillo: el output no es siempre la unidad jurídica que conviene gobernar. En muchos sistemas, la verdadera unidad de valor es la arquitectura compuesta que permite producirlo de forma repetida.