![\"\"](\"https:\/\/primicias.net\/web\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/Carmen-Paez-Soria-subsecretaria-del-Ministerio-de-Cultura-de-Espana.jpeg\")
<\/p>\nSANTO DOMINGO, Rep\u00fablica Dominicana, mi\u00e9rcoles 11 de noviembre de 2026.<\/b> \u2013 Libros, canciones, pel\u00edculas y otras obras protegidas pueden terminar formando parte de los datos utilizados para entrenar sistemas de inteligencia artificial. Pero detr\u00e1s de ese proceso hay una pregunta que comienza a ocupar el debate internacional sobre propiedad intelectual: \u00bfqui\u00e9n autoriza el uso de esas creaciones y qu\u00e9 reciben sus autores a cambio?<\/p>\n
La discusi\u00f3n tom\u00f3 fuerza este 10 de noviembre en Santo Domingo, Rep\u00fablica Dominicana, durante el Curso avanzado sobre la gesti\u00f3n de la transformaci\u00f3n del derecho de autor en Am\u00e9rica Latina,<\/b> organizado por la Organizaci\u00f3n Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) y la Oficina Nacional de Derecho de Autor (ONDA), con representantes de 17 pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina y el Caribe, iniciado el martes y que concluye este jueves.<\/p>\n
Las exposiciones de Carmen P\u00e1ez Soria, subsecretaria del Ministerio de Cultura de Espa\u00f1a, y Rafael Ferraz V\u00e1zquez, especialista de la Divisi\u00f3n de Derecho de Autor de la OMPI, abordaron el problema desde dos perspectivas complementarias: la protecci\u00f3n de las personas que crean y los procedimientos t\u00e9cnicos mediante los cuales la inteligencia artificial utiliza grandes cantidades de contenidos.<\/p>\n
P\u00e1ez Soria advirti\u00f3 que la transformaci\u00f3n digital no puede dejar en segundo plano a los autores, artistas y dem\u00e1s titulares de derechos.<\/p>\n
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\u201cHay algo que no podemos perder de vista: detr\u00e1s de cada obra, de cada canci\u00f3n, de cada pel\u00edcula, de cada libro, de cada creaci\u00f3n art\u00edstica hay una persona muy talentosa\u201d, expres\u00f3.<\/p>\n
Su intervenci\u00f3n puso sobre la mesa una preocupaci\u00f3n que atraviesa a las instituciones de derecho de autor de la regi\u00f3n: las legislaciones y los mecanismos de protecci\u00f3n deben responder a una industria creativa que cambia con rapidez, impulsada por las plataformas digitales y los nuevos modelos de negocio.<\/p>\n
\u201cCada uno de ustedes representa el compromiso de su pa\u00eds con la protecci\u00f3n de la creatividad, el fortalecimiento de nuestras instituciones y con la defensa de los derechos de nuestros autores, artistas y dem\u00e1s titulares\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n
Las obras que alimentan la inteligencia artificial<\/b><\/p>\n
La exposici\u00f3n de Rafael Ferraz V\u00e1zquez permiti\u00f3 examinar qu\u00e9 sucede con los contenidos antes de que un sistema de inteligencia artificial produzca una respuesta, una imagen, una composici\u00f3n musical o un video.<\/p>\n
El especialista explic\u00f3 que el desarrollo de estos modelos comienza con la recopilaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Entre las fuentes figuran contenidos adquiridos mediante licencias directas o de gesti\u00f3n colectiva, materiales con licencias abiertas, datos obtenidos mediante rastreos automatizados de p\u00e1ginas web, bibliotecas digitales sin autorizaci\u00f3n formal y contenidos sint\u00e9ticos generados por otros modelos.<\/p>\n
Esta etapa plantea interrogantes sobre la legalidad de las reproducciones, la transparencia de las bases de datos y las condiciones bajo las cuales pueden utilizarse obras protegidas para entrenar sistemas de IA.<\/p>\n
El rastreo automatizado de sitios web, conocido como web crawling<\/i> o data scraping<\/i>, merece especial atenci\u00f3n. Ferraz present\u00f3 datos sobre el desequilibrio entre el volumen de contenidos que recopilan los sistemas automatizados y el tr\u00e1fico que posteriormente generan hacia las p\u00e1ginas de las que obtienen informaci\u00f3n.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/primicias.net\/web\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/Funcionarios-de-la-OMPI-y-la-ONDA-participantes-en-el-curso-sobre-derecho-de-autor-y-la-Inteligencia-Artificial.jpeg\")
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La dificultad tambi\u00e9n alcanza a las industrias editorial y audiovisual, donde identificar a todos los titulares y determinar qui\u00e9n tiene capacidad para autorizar una utilizaci\u00f3n puede complicar los acuerdos de licenciamiento.<\/p>\n
Del texto original a los resultados generados<\/b><\/p>\n
Ferraz explic\u00f3 que, despu\u00e9s de recopilar los contenidos, los sistemas pasan por procesos t\u00e9cnicos de preentrenamiento y entrenamiento.<\/p>\n
Uno de ellos es la tokenizaci\u00f3n, que divide textos y otros datos en unidades m\u00e1s peque\u00f1as y les asigna identificadores num\u00e9ricos. Luego intervienen los embeddings<\/i>, representaciones matem\u00e1ticas que permiten a las redes neuronales procesar relaciones entre palabras, conceptos y contextos.<\/p>\n
En los modelos destinados a generar im\u00e1genes, m\u00fasica y videos se utilizan tambi\u00e9n modelos de difusi\u00f3n, que aprenden a reconstruir contenidos mediante procesos de incorporaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n progresiva de ruido.<\/p>\n
Estos procedimientos llevan el debate jur\u00eddico m\u00e1s all\u00e1 de la utilizaci\u00f3n de una obra terminada. Tambi\u00e9n obligan a examinar las copias y reproducciones que pueden producirse durante la preparaci\u00f3n y el entrenamiento de los modelos.<\/p>\n
Qui\u00e9n paga y c\u00f3mo se protegen los derechos<\/b><\/p>\n
Uno de los puntos centrales de la presentaci\u00f3n fue la necesidad de desarrollar mecanismos de reserva de derechos (opt-out<\/i>) y sistemas de licenciamiento que permitan gestionar las autorizaciones sin depender de formalidades de registro.<\/p>\n
El an\u00e1lisis tambi\u00e9n plante\u00f3 que cualquier esquema de remuneraci\u00f3n equitativa debe tomar en cuenta tres factores: el uso de las obras durante el entrenamiento, los resultados generados por la inteligencia artificial y el efecto que estos contenidos pueden tener sobre el mercado de las creaciones humanas.<\/p>\n
A esto se suma la dimensi\u00f3n internacional. Un modelo puede entrenarse en un territorio con determinadas excepciones legales y utilizarse despu\u00e9s en pa\u00edses con normas diferentes. Resolver esas diferencias constituye uno de los desaf\u00edos regulatorios y de observancia se\u00f1alados durante la exposici\u00f3n.<\/p>\n
P\u00e1ez Soria, por su parte, insisti\u00f3 en que la respuesta tambi\u00e9n requiere instituciones capaces de supervisar el funcionamiento del sistema de gesti\u00f3n colectiva.<\/p>\n
\u201cEstamos haciendo por los organismos igual que ustedes: organizar, vigilar y transparentar todo el sistema de sociedades de gesti\u00f3n\u201d, afirm\u00f3 al referirse al trabajo que se desarrolla en Rep\u00fablica Dominicana.<\/p>\n
El programa del curso incluye, adem\u00e1s, debates sobre m\u00fasica en plataformas de streaming<\/i>, distribuci\u00f3n audiovisual digital, tarifas, costos administrativos, buenas pr\u00e1cticas y mecanismos alternativos para resolver conflictos de propiedad intelectual.<\/p>\n
El debate que re\u00fane a las delegaciones de 17 pa\u00edses tiene as\u00ed un punto de partida concreto: la expansi\u00f3n de la inteligencia artificial no elimina la necesidad de reconocer los derechos de quienes producen las obras. El desaf\u00edo est\u00e1 en establecer c\u00f3mo se autorizan, utilizan y remuneran esas creaciones dentro de una tecnolog\u00eda que ya est\u00e1 modificando las industrias culturales.<\/p>\n
Departamento de Comunicaciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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