Rory McGreal es titular de la Cátedra UNESCO/Consejo Internacional para la Educación Abierta y a Distancia en Recursos Educativos Abiertos (REA) en la Universidad de Athabasca, Canadá. Es editor de IRRODL, la revista de acceso abierto mejor valorada en EdTech. También es fundador de OER Knowledge Cloud, un repositorio de artículos sobre REA. Ha recibido varios premios internacionales y ha participado en conferencias en más de 60 países.

Introducción

La rápida aparición de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha desencadenado profundos debates legales y éticos en el ámbito de la educación abierta y en línea. Al  centro de estos debates se encuentra una pregunta fundamental: ¿quién tiene la  propiedad del contenido generado por la IA y si este está protegido por derechos de autor? Para los educadores y los desarrolladores de contenidos, la GenAI representa tanto una oportunidad extraordinaria como una fuente importante de inquietud. La IA ofrece acceso a una vasta cantidad de material digital para inspirarse y utilizar, pero muchos sienten que están navegando por un campo minado legal sin orientación. Esta incertidumbre frena la colaboración y el intercambio, principalmente debido a dos preocupaciones paralizantes:

1. La parálisis de la incertidumbre jurídica. El problema fundamental no es la reticencia a compartir, sino una falta básica de conocimientos jurídicos accesibles. Las complejas leyes de derechos de autor y los matizados términos de las licencias suelen percibirse como un lenguaje jurídico excluyente . Esto fomenta un clima de temor, en el que los educadores se preocupan menos por cómo compartir de forma responsable y más por el miedo a cometer un costoso error jurídico. En resumen, los educadores quieren participar, pero les aterroriza el «qué pasaría si…».

2.  La crisis de confianza en el contenido compartido. A este temor se suma la creciente concienciación sobre las fuentes contaminadas. El problema generalizado del material protegido por derechos de autor que se reempaqueta y se vuelve a licenciar indebidamente como «gratuito» erosiona la confianza en todo el ecosistema de intercambio. Si no se puede confiar en la licencia adjunta a una obra, ¿cómo se puede utilizar de forma segura? Esto lleva a la pregunta debilitante: «En mi esfuerzo por hacer lo correcto al utilizar material compartido, ¿me estoy exponiendo en realidad a un riesgo indebido?».

Este artículo aborda directamente estos problemas entrelazados. Vamos más allá de los consejos genéricos para abordar las preocupaciones específicas que obstaculizan a los creadores. Nuestro objetivo es desmitificar el panorama legal, proporcionar información actualizada sobre el uso de material compartido y reconstruir la confianza necesaria para participar en los bienes comunes digitales, no de forma imprudente, sino con conocimientos informados y empoderados.

En la actualidad, está surgiendo una clara tendencia jurídica que apoya firmemente la apertura en la educación. El panorama evolutivo de los derechos de autor para la GenAI, caracterizado por la denegación de protección a las obras generadas exclusivamente por IA, se alinea con las doctrinas de uso/trato justo y las excepciones legales para la educación. Esto crea una base novedosa y poderosa para una nueva clase de Recursos Educativos Abiertos (REA) totalmente accesibles, democratizando la creación de contenidos y liberándola de las restricciones tradicionales de los derechos de autor.

El panorama jurídico: denegación de la protección de los derechos de autor para los contenidos generados por IA

Se ha consolidado un consenso en jurisdicciones clave: se niega la protección de los derechos de autor a las obras generadas exclusivamente por IA, ya que los derechos de autor requieren de un autor humano. En Estados Unidos, la Oficina de Derechos de Autor y los tribunales federales han sostenido sistemáticamente que las obras creadas «sin ninguna aportación creativa o intervención de un autor humano» no pueden acogerse a los derechos de autor, una postura que se reafirmó en la sentencia judicial del casoThaler contra Perlmutter. Del mismo modo, el Tribunal de Internet de Pekín y la Unión Europea en la Ley de IA han dictaminado que la IA carece de personalidad jurídica para la autoría. Por lo tanto, el contenido generado exclusivamente por IA es de dominio público y puede utilizarse libremente sin restricciones de derechos de autor. A partir de 2026, ninguna jurisdicción importante reconoce a un sistema de IA autónomo como autor legal o titular de derechos de autor.

Colaboración entre humanos e IA: la zona gris

La ambigüedad surge cuando los seres humanos colaboran con la IA. Los tribunales están evaluando el grado de «aportación intelectual, creatividad o interactividad» humana necesario para que se reconozca el derecho de autor. Las directrices sugieren que si un ser humano participa de forma sustancial en la selección de sugerencias, el perfeccionamiento iterativo o la edición sustantiva, puede considerarse como autoría. La Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos evalúa estos casos de forma continua. Para los educadores, esto significa que cuando editan, refinan o localizan de manera significativa el contenido de GenAI, pueden reclamar la autoría y deben aplicar una licencia abierta (por ejemplo, Creative Commons) al REA resultante.

Contribución sustancial o excepciones legales

En los países de derecho anglosajón (por ejemplo, el Reino Unido o los Estados Unidos), la infracción de los derechos de autor requiere la apropiación de una parte sustancial de una obra protegida. La copia insignificante no constituye una infracción, y dicho contenido es, en la práctica, de dominio público. GenAI sintetiza respuestas originales a partir de su entrenamiento; no copia y pega partes sustanciales de fuentes específicas. Por lo tanto, su producción autónoma está diseñada para ser una copia «insustancial». Los usos educativos están aún más protegidos frente a la copia sustancial por las cláusulas de uso legítimo o trato justo.

En los países de derecho civil (por ejemplo, muchos países de la UE), la libertad de utilizar contenidos proviene de excepciones específicas estrictamente enumeradas para fines como la enseñanza y la investigación. Estas excepciones son legales y constituyen una lista cerrada. La ley se centra en la naturaleza del uso más que en la sustancialidad de la parte tomada. Los educadores deben seguir citando las fuentes específicas si GenAI las referencia.

Controversias sobre los datos de entrenamiento

El uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de IA es controvertido. Sin embargo, las tendencias legales lo reconocen como un uso legítimo. El histórico acuerdo estadounidense Bartz et al. v. Anthropic PBC describió el entrenamiento de LLM como «uno de los usos más transformadores», calificándolo como uso legítimo si se utilizan copias legales y se evitan las reproducciones fieles. En la UE, la excepción de minería de textos y datos ofrece una protección similar para fines de investigación. Los críticos argumentan que esta práctica devalúa el trabajo de los autores, lo que ha dado lugar a propuestas como la imposición de gravámenes a los sistemas comerciales de IA o normas como Really Simple Licensing (RSL), que podrían afectar a los precios y la atribución de la GenAI en el futuro. Aunque los críticos pueden intentar remodelar el proceso, el impulso legal favorece firmemente que el entrenamiento de la IA se considere una base permitida para la innovación, lo que significa que el futuro de la GenAI puede construirse, legalmente, sobre las obras del pasado.

Autoría, plagio e integridad académica

Las principales editoriales y organismos como el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas (ICMJE) prohíben incluir la IA como autor, ya que esta no puede cumplir los criterios de responsabilidad. Los autores humanos son los responsables de todo el contenido, incluidas las partes generadas por la IA.

La IA generativa también difumina la línea entre el plagio y el fraude. El plagio consiste en atribuirse el trabajo de otra persona; la IA no es una persona. Sin embargo, presentar un trabajo generado por IA sin revelarlo puede constituir un fraude académico, ya que engaña a los demás sobre la naturaleza del trabajo. Esta distinción hace que la transparencia y las políticas de integridad académica actualizadas sean fundamentales.

Conclusión

La trayectoria jurídica del contenido generado por IA presenta una oportunidad crucial para la educación abierta, abordando directamente los dos problemas de la incertidumbre jurídica y la erosión de la confianza esbozados al principio.

En primer lugar, resuelve la parálisis de la incertidumbre jurídica. El claro consenso de que las obras generadas exclusivamente por IA no son susceptibles de derechos de autor y pertenecen al dominio público proporciona una base jurídica estable. Los educadores pueden utilizar estos contenidos sin temor a infringir los derechos de autor, a tener que pagar derechos de licencia o a enfrentarse a complejas cadenas de atribución. Esto desmitifica una parte importante del «campo minado», transformando el «qué pasaría si» de una fuente de temor a una directriz clara: la GenAI autónoma puede utilizarse para crear lecciones OER que pueden ser creadas, reutilizadas, revisadas, remezcladas, redistribuidas y conservadas.

En segundo lugar, ayuda a reconstruir la crisis de confianza en los contenidos compartidos. Cuando se puede verificar que el contenido ha sido generado por IA (y no es simplemente un trabajo humano reempaquetado), su condición de dominio público es un hecho legalmente sólido y fiable. Esto crea una nueva categoría de material compartido con normas de propiedad inequívocas y sin reclamaciones ocultas de derechos de autor. Además, cuando los educadores aportan una contribución creativa sustancial a las obras asistidas por IA, la aplicación de una licencia abierta estándar (como Creative Commons) a los REA resultantes restablece señales claras y fiables para el ecosistema de intercambio. Para el movimiento de la educación abierta, esta convergencia es transformadora. La GenAI se convierte en un potente motor para producir y localizar REA de alta calidad a gran escala, libre de las restricciones tradicionales de los derechos de autor.

Sin embargo, esta oportunidad se ve atenuada por responsabilidades duraderas. La comunidad académica debe defender los principios de autoría, responsabilidad y transparencia. El uso de contenido de IA de dominio público no exime a los educadores de la necesidad de actuar con la debida diligencia, citar fuentes específicas o revelar de forma ética la asistencia de la IA en las colaboraciones entre humanos e IA.

En última instancia, la propiedad del contenido generado exclusivamente por IA puede pertenecer al dominio público. Pero la gestión de su integración en la educación corresponde a los educadores. Aprovechando esta claridad jurídica con previsión ética, la comunidad de educación abierta puede aprovechar la GenAI para avanzar en su misión fundamental: ampliar el acceso equitativo al conocimiento a través de recursos que no solo sean abiertos, sino que también se basen en derechos claros y una confianza renovada.

Nota del autor: Al redactar este artículo con la ayuda de la IA generativa (POE, Perplexity, DeepSeek), he revisado y editado el contenido según ha sido necesario y asumo toda la responsabilidad por él

A propósito de la imagen destacada del artículo

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