La demanda musical de 3.000 millones contra Anthropic pone a la IA generativa frente al espejo

Durante años, la IA generativa ha tratado la cultura global como un gigantesco “buffet libre” de datos. Ahora, las discográficas han decidido pasar la cuenta.

Un grupo de editoriales musicales, encabezado por Concord Music Group y Universal Music Group, reclama más de 3.000 millones de dólares a Anthropic por entrenar sus modelos con decenas de miles de obras supuestamente pirateadas. Más allá de la cifra, el caso ataca el punto que la industria de la IA menos quería discutir: de dónde salen realmente los datos de entrenamiento. Si los jueces dan la razón a los editores, entrenar modelos potentes será mucho más caro y estará reservado a menos jugadores.

En este análisis repasamos qué se denuncia, cómo encaja en la guerra global entre cultura y algoritmos, qué implica para Europa y qué oportunidades –y riesgos– abre para el mundo hispanohablante, de Madrid a Ciudad de México y Buenos Aires.

La noticia en breve

Según informa TechCrunch, un consorcio de editoriales musicales liderado por Concord Music Group y Universal Music Group ha presentado una nueva demanda en Estados Unidos contra Anthropic. Sostienen que la empresa obtuvo de forma ilegal más de 20.000 obras protegidas –incluyendo composiciones, partituras y letras– mediante descargas masivas desde fuentes pirata, y que las utilizó para entrenar sus modelos Claude.

Los demandantes calculan que el daño económico supera los 3.000 millones de dólares, lo que situaría el caso entre las mayores demandas individuales por copyright en la historia del país. La acción llega después del caso Bartz vs. Anthropic, impulsado por autores de ficción y no ficción. En ese proceso, el juez William Alsup concluyó, según TechCrunch, que entrenar modelos con obras protegidas puede ser legal, pero que adquirir esas obras mediante piratería no lo es.

Ese litigio terminó con una condena a Anthropic de unos 1.500 millones de dólares –aproximadamente 3.000 dólares por cada una de unas 500.000 obras afectadas–, siempre según TechCrunch. Durante la fase de descubrimiento, las editoriales musicales afirman que identificaron muchos más archivos musicales pirateados de los inicialmente denunciados (unos 500). El tribunal les negó ampliar la demanda original por motivos procesales, lo que les ha llevado a presentar este nuevo caso, en el que también figuran como demandados el CEO Dario Amodei y el cofundador Benjamin Mann. Anthropic no ha comentado públicamente la demanda, de acuerdo con TechCrunch.

Por qué importa

Esta demanda no es simplemente “otra batalla contra la IA”. Ataca el eslabón más vulnerable de la cadena: la recolección de datos.

Tras la decisión en el caso Bartz, en Estados Unidos se perfila una especie de compromiso tácito:

• El entrenamiento con material protegido podría estar amparado por el fair use si es transformador y no sustituye directamente al original.
• Las salidas que reproducen obras casi literalmente (por ejemplo, letras completas) siguen siendo terreno minado.
• Pero la forma de obtener el material se vuelve crucial: raspar páginas públicas puede ser discutible pero defendible; recurrir a torrents y repositorios claramente ilegales es otra historia.

Las editoriales están explotando precisamente esa grieta. No piden prohibir la IA generativa, sino castigar el supuesto saqueo masivo en la fase de recopilación. Si consiguen demostrar una estrategia sistemática de piratería, el juicio dejará de ser un debate filosófico sobre la IA y se parecerá mucho a los viejos casos contra Napster o Megaupload.

¿Quién gana y quién pierde?

• Las grandes majors y sociedades de gestión ganan un arma poderosa: pueden exigir licencias específicas para entrenamiento con una amenaza creíble de daños multimillonarios.
• Los gigantes tecnológicos y los laboratorios mejor financiados (OpenAI, Google, Meta, Microsoft…) podrían salir reforzados. Si hace falta pagar fortunas por catálogos “limpios”, sólo ellos podrán permitírselo.
• Startups, proyectos open source y actores latinoamericanos o españoles más pequeños quedan en desventaja. No tienen ni los recursos ni la capacidad legal para negociar a escala global.

En el corto plazo, el mensaje es claro: la era del “raspa ahora, pide perdón después” se acaba, sobre todo en sectores donde los derechos están muy concentrados, como la música.

El cuadro general

El caso Anthropic se suma a una lista creciente de choques entre la IA generativa y las industrias culturales:

• Demandas de medios y autores contra OpenAI y otros por copiar archivos enteros de prensa y libros.
• La batalla de Getty Images contra Stability AI por el uso de fotografías con copyright.
• Acciones de discográficas contra servicios de clonación de voces y canciones virales con “IA Drake”.

Hay, sin embargo, una diferencia clave: aquí no se discute sólo si es legítimo entrenar modelos con contenido que “está en internet”, sino si Anthropic habría ido directamente a fuentes pirata para abaratar costes. Si eso se confirma, los jueces no tendrán que pronunciarse sobre teorías complejas de fair use; bastará con aplicar décadas de jurisprudencia antipiratería.

Históricamente, la industria musical ha utilizado casos ejemplares para redefinir el mercado: primero Napster, luego Grokster, más tarde Megaupload. El patrón suele ser el mismo: destruir a uno, y usar el precedente para negociar con todos los demás.

Aplicado a la IA, eso puede traducirse en:

• Obligar a los grandes laboratorios a firmar licencias amplias de entrenamiento con los catálogos musicales.
• Crear un nuevo tipo de producto: licencias de “machine learning”, que incluyan no sólo reproducción, sino también análisis masivo y generación de obras derivadas sintéticas.
• Empujar a los modelos hacia arquitecturas más dependientes de datos sintéticos y de primera mano, y menos de scraping masivo indiscriminado.

En la práctica, podríamos ver en la IA lo mismo que ya pasó con el streaming: pocos actores globales con acuerdos exclusivos con las majors, y muchos pequeños dependiendo de ellos.

El ángulo europeo e hispanohablante

Desde Europa, y especialmente desde España, la demanda contra Anthropic se lee a través del prisma regulatorio de la UE.

Por un lado, el Reglamento de IA de la UE (AI Act) impondrá obligaciones de transparencia a los proveedores de modelos de propósito general: deberán explicar a grandes rasgos qué tipos de datos usan y respetar las solicitudes de exclusión de titulares de derechos. Si los tribunales estadounidenses dejan claro que entrenar con material pirateado es demandable, esa transparencia se vuelve arma de doble filo: cualquier reconocimiento de “orígenes dudosos” será una invitación a litigar.

Por otro lado, la Directiva de Copyright (DSM) ya creó en Europa un marco específico para el text and data mining (TDM). Los titulares pueden oponerse al uso de sus obras con fines comerciales de minería de datos, lo que abre la puerta a licencias a medida. Sociedades como SGAE en España, SACM en México, SADAIC en Argentina o autores agrupados en Latinoamérica llevan tiempo explorando cómo cobrar por el uso de sus repertorios en la IA.

Culturalmente, Europa y buena parte de América Latina son más protectoras con la propiedad intelectual que el Silicon Valley medio. La idea de que una empresa valorada en decenas de miles de millones use partituras y letras hispanas descargadas de sitios pirata no va a generar mucha simpatía.

Para startups en Madrid, Barcelona, Ciudad de México, Bogotá o Buenos Aires, el mensaje es claro: si quieren que su modelo “cante” o genere letras a lo Rosalía, Bizarrap o Shakira, necesitarán acuerdos claros con editoriales y sociedades de gestión. A la vez, para los creadores hispanohablantes puede ser la primera gran oportunidad de monetizar el entrenamiento de modelos, y no sólo el streaming.

Mirando hacia adelante

¿Qué podemos esperar en los próximos años?

1. Un precedente delicado. Si el tribunal se limita a condenar el uso de fuentes obviamente ilegales (torrents, repositorios pirata), la industria de la IA respirará aliviada: el scraping de webs públicas seguirá en zona gris, pero no será criminalizado de golpe. Si, en cambio, la sentencia utiliza un lenguaje amplio sobre “obtención no autorizada”, muchos conjuntos de datos actuales podrían volverse problemáticos de la noche a la mañana.

2. ¿Acuerdo multimillonario o juicio ejemplar? Dados los números que cita TechCrunch sobre la valoración de Anthropic, la empresa podría asumir una gran indemnización sin riesgo de quiebra. Pero un juicio a fondo abriría sus prácticas internas a la luz pública, lo que podría arrastrar al escrutinio a otros laboratorios. Varios actores del sector preferirían, en silencio, un cheque discreto a un veredicto ruidoso.

3. Fiebre de licencias “IA ready”. Es razonable esperar paquetes de datos musicales preliberados para entrenamiento, ofrecidos por editoriales y sociedades de gestión. Habrá tarifas específicas para grandes modelos, para startups y quizá para universidades. Quien logre diseñar esquemas simples y transparentes puede convertirse en el estándar de facto para el mundo hispano.

4. El papel de la academia y del open source. Universidades latinoamericanas y europeas, así como comunidades open source, difícilmente podrán pagar lo mismo que un gigante estadounidense. Aquí la política pública será clave: sin excepciones claras o fondos específicos para investigación, el conocimiento y la capacidad de entrenar modelos potentes quedarán aún más concentrados.

En síntesis

La demanda de más de 3.000 millones contra Anthropic no es un ataque ciego a la IA, sino un recordatorio contundente: no se construyen imperios tecnológicos sobre cimientos pirateados sin consecuencias. Al centrar el tiro en la fase de adquisición de datos, las editoriales musicales han encontrado un punto débil que los jueces entenderán instintivamente.

La IA seguirá aprendiendo de la música, el cine y la literatura, pero cada vez menos “gratis total”. La cuestión para Europa y para el mundo hispanohablante es si seremos capaces de diseñar un mercado de licencias que compense justamente a los creadores sin encerrar la innovación en manos de tres o cuatro gigantes. Cuando cultura y algoritmos se sientan a negociar, ¿quién se sienta también a la mesa en nombre de la sociedad en su conjunto?